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XAI引导的不平衡数据集绝缘体异常检测
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
在工业4.0中，深度学习和智能制造促进了高效视觉检测系统的发展。研究显示，多类模型在MVTec AD数据集上的表现与单类模型相当，无需为每个类别单独建模。在CPU和NVIDIA Jetson Xavier NX上测试了多类异常检测模型的延迟和内存需求。比较量化感知训练（QAT）和后训练量化（PTQ）的性能，发现QAT在无监督任务中更接近原始32位浮点数。
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关键要点
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工业4.0中，深度学习和智能制造推动了高效视觉检测系统的发展。
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多类模型在MVTec AD数据集上的表现与单类模型相当，证明了不必为每个类别单独建模。
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在CPU和NVIDIA Jetson Xavier NX上测试了多类异常检测模型的延迟和内存需求。
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比较量化感知训练（QAT）和后训练量化（PTQ）的性能，发现QAT在无监督任务中更接近原始32位浮点数。
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探索了后训练场景中所需的两种不同的校准方法，其中一种性能明显更好。
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