TowardsTotalRecallinIndustrialAnomalyDetection本篇文章采取的方法是基于密度的异常检测方法原论文链接，2021的一篇异常检测论文在MVTec其检测准确率和分割准确率分别达到了99.1%和98.1%研究背景：能够发现工业制造中零部件存在的缺陷是提高工业制造质量的一个很重要的环节。在使用神经网络的模型中，尽管为每个类别手动设置解决方案是可能的，但系统的最终目标是构建一个系统能同时自动在许多不同类别任务上效果良好。目前最好的方法是将ImageNet模型的嵌入向量和异常检测模型相结合。这篇论文就是沿着目前这条研究线，在这个基础上提出：PatchCore，wh

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目录概述整体流程伪点云vs点云2D-3D边界框的一致性约束概述本文的输入数据仅仅是单目图像，在方法上是融合了伪点云（Pseudo-LiDAR）的深度信息表示方法与FrustumPointNets的检测方法。乍一看文章和伪点云原论文Pseudo-LiDARfromVisualDepthEstimation:BridgingtheGapin3DObjectDetectionforAD一模一样，但是会更具体一点，也就是本文只关注单目图像，同时解决了一些伪点云存在的问题。ps：作者提到了其他设备的一些弊端：深度相机能捕捉的范围很有限；双目相机工作的流程很麻烦，需要校准与同步；激光雷达就不用说了，很贵哈

文章目录目标检测（ObjectDetection）一、目标检测的基本概念（一）什么是目标检测（二）目标检测的任务（三）目标检测算法分类1、传统目标检测算法（1）ViolaJonesDetector（2）HOGDetector（3）DPMDetector2、基于深度学习的目标检测算法（1）TwoStage（2）OneStage（3）Anchor-Free（四）目标检测算法应用二、目标检测原理（一）候选区域的产生1、滑动窗口2、选择窗口(二)数据表示（三）效果评估（四）非极大值抑制（NMS）三、目标检测模型（一）R-CNN系列1、R-CNN2、SPPNet3、FastR-CNN4、FasterR-

FastDDS入门二、FastDDS在Windows平台的编译安装1前言FastDDS是DDS（数据分发服务）规范的C++实现，DDS是由对象管理组（OMG）定义的协议。FastDDS库提供应用程序编程接口（API）和通信协议，用于部署以数据为中心的发布-订阅（DCPS）模型，目的是在实时系统之间建立高效可靠的信息分发。FastDDS在资源处理方面具有可预测性、可扩展性、灵活性和高效性。为了满足这些要求，它使用了类型化接口，并依赖于一个多对多的分布式网络范例，该范例巧妙地允许将通信的发布方和订阅方分离。FastDDS包括：DDSAPI实现。FastDDS-Gen，一种用于桥接类型化接口和中间件

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