DMAD：面向现实世界异常检测的双重内存库
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过使用统一的模型，提出了一种名为 Dual Memory bank enhanced representation learning for Anomaly Detection (DMAD) 的新框架，该框架处理了无监督和半监督场景，通过双重存储器来计算正常和异常模式之间的特征距离和特征注意力，从而构建了用于异常分数学习的增强表示。通过在 MVTec-AD 和 VisA...
提出了一种名为DMAD的新框架，用于无监督和半监督的异常检测。该框架通过双重存储器计算正常和异常模式之间的特征距离和特征注意力，构建了增强表示用于异常分数学习。在MVTec-AD和VisA数据集上的评估结果显示，DMAD超越了当前最先进的方法，展示了其在处理复杂实际异常检测场景中的能力。
