该文章介绍了一种基于知识蒸馏的无监督异常检测方法，通过编码器-解码器设计减轻分类器偏差并防止学生重构异常。作者通过实验展示了该方法在性能和推理速度方面的能力，并提出了一个包含各种织物和缺陷的新数据集。

本文提出了一种基于知识蒸馏的无监督纹理异常检测方法，通过编码器-解码器设计减轻分类器偏差并防止学生重构异常。实验证明该方法在性能和推理速度方面具有优势。主要贡献是一种鲁棒纹理异常检测器和一个包含各种织物和缺陷的新数据集。