CableInspect-AD：专家注释的异常检测数据集

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究针对现有视觉异常检测方法在真实场景下无法有效处理多样异常的问题，提出了一个由Hydro-Québec专家创建的高质量公开数据集CableInspect-AD。该数据集包含具有挑战性的真实世界异 తన情况的高分辨率图像，并对PatchCore算法进行了增强，以适应有限标注数据的检测场景，展示了在新基准下评估检测模型的潜在影响。

本文介绍了AnomalyDINO方法，该方法利用高质量可视特征进行异常检测，通过补丁相似性实现图像和像素级检测，无需训练或额外数据。在MVTec-AD数据集上，AnomalyDINO将AUROC从93.1%提升至96.6%，适合工业快速部署。

AUROC AnomalyDINO MVTec-AD 异常检测 数据集 补丁相似性
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