本研究评估了现代视觉异常检测方法在半导体制造中的应用，特别是在缺乏标记样本的情况下。通过基于MIIC数据集的基准，展示了无监督学习的有效性，降低了检测成本，提高了效率，推动了行业技术进步。

本研究针对物联网环境中的视觉异常检测，提出了高效处理策略和数据压缩技术，显著提升了检测效果，为工业应用提供了新方案。

本研究提出了一种新方法PaSTe，旨在解决资源受限边缘设备上的视觉异常检测（VAD）持续学习问题，显著提升检测性能并降低内存消耗。

本研究提出了一种粗知识感知对抗学习方法，以提高无监督视觉异常检测的准确率。通过对重构特征与正常特征的分布进行对齐，显著改善了检测性能，实验结果表明该方法在医学和工业数据集上表现优异。

本研究提出了一种自适应偏差学习方法，有效解决了视觉异常检测在数据污染下的性能下降问题。该方法在MVTec和VisA数据集上表现出色，展现了良好的稳定性和鲁棒性。

本文介绍了PatchCore、AnomalyDINO和FADE引擎等多种视觉异常检测方法，强调了在工业应用中实现高效异常检测的重要性。这些方法在少样本和零样本情况下表现优异，推动了自动化视觉检测技术的发展。

本文探讨了异常检测的多种方法和基准，分析了实验设计和算法策略的影响。研究提出了新的异常检测方法GRAD和OmniAD，强调了其在实际应用中的有效性和性能提升，并通过广泛实验提供了可复现的数据集和比较基线，推动了视觉异常检测系统的发展。

本文介绍了多种视觉异常检测和分类的方法，如PromptAD、MPVR、AdvPT和ALFA。这些方法利用大型语言模型和提示调整技术，在少样本和零样本环境下显著提高了检测性能，尤其在MVTec和VisA数据集上表现优异。此外，研究还探讨了深度伪造检测和医学图像识别的应用，展示了视觉-语言模型的潜力。

本文研究了工业对象和纹理的视觉异常检测，提出了一种新方法PatchCluster，能够在没有已知正常数据的情况下准确检测异常。同时，综述了深度学习在无监督异常定位中的研究进展，分析了各种方法和面临的挑战，并预测了未来的研究方向。