【AI缺陷检测】OpenVINO2025部署异常缺陷检测模型
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内容提要
Padim模型利用CNN生成特征向量，计算正常样本的特征分布，并通过马氏距离进行异常检测。OpenVINO2025简化了推理步骤，支持动态输入维度修改，并提供异常检测模型的代码示例，便于部署和使用。
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关键要点
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Padim模型通过CNN生成特征向量，计算正常样本的特征分布，利用马氏距离进行异常检测。
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OpenVINO2025简化了推理步骤，支持动态修改输入维度参数。
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加载模型时使用ov::CompiledModel编译模型，并创建推理请求。
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获取输出层名称可以通过compiled_model.outputs()实现。
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修改输入分辨率与维度信息需要获取输入张量并设置其形状。
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推理过程通过infer_request.infer()进行。
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获取推理输出数据时，可以通过infer_request.get_tensor()获取异常分数和预测标签。
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实现了一个类封装，简化了PatchCore、Padim、EfficientAD等异常检测模型的部署过程。
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延伸问答
Padim模型是如何进行异常检测的？
Padim模型通过CNN生成特征向量，计算正常样本的特征分布，并利用马氏距离进行异常检测。
OpenVINO2025有哪些新特性？
OpenVINO2025简化了推理步骤，支持动态修改输入维度参数，使得使用更加简洁易用。
如何加载模型并创建推理请求？
使用ov::CompiledModel编译模型，并调用create_infer_request()方法创建推理请求。
如何修改输入图像的分辨率和维度？
获取输入张量后，设置其形状以修改输入分辨率和维度信息。
如何获取推理输出数据？
通过infer_request.get_tensor()方法获取异常分数和预测标签。
如何使用代码实现异常检测模型的部署？
通过实现一个类封装，使用几行代码即可完成异常检测模型的部署和调用。
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