Memory-Efficient Continual Learning for Visual Anomaly Detection on Edge Devices

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内容提要

本研究提出了一种新方法PaSTe,旨在解决资源受限边缘设备上的视觉异常检测(VAD)持续学习问题,显著提升检测性能并降低内存消耗。

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