PaddleSeg发布图像异常检测高精度模型STFPM，无监督异常检测算法赋能产业升级...
💡
原文中文，约3400字，阅读约需8分钟。
📝
内容提要
PaddleSeg是飞桨的图像分割开发套件，专注于轻量化语义分割、医学图像和道路分割。最新版本2.10新增了高精度图像异常检测模型STFPM，支持低代码开发，提升了模型的使用效率和灵活性。STFPM通过特征映射实现无监督异常检测，适用于医学和工业领域。
🎯
关键要点
- PaddleSeg是飞桨的图像分割开发套件，专注于轻量化语义分割、医学图像和道路分割。
- PaddleSeg 2.10版本新增高精度图像异常检测模型STFPM，支持低代码开发。
- STFPM通过特征映射实现无监督异常检测，适用于医学和工业领域。
- 无监督异常检测在医学图像分析、智能监控和工业质检等领域有广泛应用。
- STFPM是一种基于表征的无监督异常检测算法，能够实现Patch级的精确分割。
- STFPM使用预训练的教师网络和学生网络进行特征匹配，分类与分割缺陷。
- 用户可以通过简单的命令快速体验STFPM模型的推理过程。
- PaddleX支持便捷的二次开发，用户可根据需求微调训练模型。
- PaddleSeg强调低代码全流程开发能力，减少模型开发时间和难度。
- PaddleSeg整合了多种高精度和高效率的语义分割模型，支持一键调用。
- 提供统一命令和图形界面，支持多种部署方式，适配主流硬件。
- 百度研发工程师将于11月14日进行技术升级解析和PaddleX操作技巧演示。