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深度学习论文: Pushing the Limits of Fewshot Anomaly Detection in Industry Vision: Graphcore及其PyTorch实现
Pushing the Limits of Fewshot Anomaly Detection in Industry Vision: Graphcore
PDF: https://arxiv/pdf/2301.12082.pdf
PyTorch代码: https://github/shanglianlm0525/CvPytorch
PyTorch代码: https://github/shanglianlm0525/PyTorch-Networks

1 概述

当前的主流工作缺陷检测算法主要分为以下三类:
a) 利用大量的训练数据作为输入来训练模型,即使对于无监督学习,数据收集具有挑战性;
b) 基于Few-shot学习的方法。例如元学习,但是由于设置复杂,在切换过程中无法灵活迁移到新产品,检测精度无法保证;
c) 仅使

本文标签: 深度论文LimitsFewshotAnomaly