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Anomaly Detection Method Using Feature Reconstruction Based Knowledge distillation

印刷与数字媒体技术研究 2024年第4期 115-124,236页

作者： ZHU Xin-yu SI Zhan-jun ZHANG Ying-xue College of Light Industry Science and Engineering Tianjin University of Science and TechnologyTianjin 300457China College of Artificial Intelligence Tianjin University of Science and TechnologyTianjin 300457China

In recent years,anomaly detection has attracted much attention in industrial *** traditional anomaly detection methods usually rely on direct comparison of samples,they often ignore the intrinsic relationship between samples,resulting in poor accuracy in recognizing anomalous *** address this problem,a knowledge distillation anomaly detection method based on feature reconstruction was proposed in this *** distillation was performed after inverting the structure of the teacher-student network to avoid the teacher-student network sharing the same inputs and similar *** was improved by using feature splicing to unify features at different levels,and the merged features were processed and reconstructed using an improved *** experimental results show that the proposed method achieves better performance on the MVTec dataset,verifying its effectiveness and feasibility in anomaly detection *** study provides a new idea to improve the accuracy and efficiency of anomaly detection.

关键词： Feature Reconstruction Anomaly Detection distillation mechanism Industrial Production

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