|极市线上分享第138期 |
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工业检测和医疗筛查等领域对异常检测技术的需求日益增长，而现有方法通常依赖于将测试图像与训练集中学习到的正常模式进行比较，这在面对外观和位置变化时容易导致对齐问题，影响检测准确性。
为解决这一难题，来自清华大学和华中科技大学的研究团队提出了一种全新的方法 ——INP-Former，它能够从单张测试图像中提取内在正常原型（INPs），并利用这些 INPs 指导图像重建，通过重建误差实现异常检测。
Exploring Intrinsic Normal Prototypes within a Single Image for Universal Anomaly Detection
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2503.02424
项目地址：https://github.com/luow23
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直播信息
时间
2025年4月24日（周四）：20:00-21:00
主题
超强异常检测新方法：
INP-Former 从单张图像中提取正常模式
02
嘉宾介绍
罗威
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关于分享
1.工业场景中多种异常检测设置的对比分析
2.现有原型方法局限性的系统性分析
3.单张图像内在正常原型的探索与建模
4.实验结果与性能评估
04
参与方式
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往期回顾
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