Patchcore是截至2022年在AD数据集上表现最好的缺陷检测模型
背景：
在工业图像的异常检测中，最大的问题就是冷启动的问题。
首先，在训练集中都是正常的图片，模型很容易捕获到正常图像的特征，但是很难捕获到异常缺陷的样本（这类样本很少，获取也难）
其次，分布漂移。正常图像和异常图像分布是不一样的，模型学习的是正常图像的数据分布，而异常图像的数据分布和正常图像不一样
AD数据集上的偏差：
AD数据集介绍一下：
尝试解决：
本篇文章采取的方法是基于密度的异常检测方法:
GAP：全局平均。
会定义一个anomaly score
就是你训练正常的数据，捕获正常图像的特征，然后有一个异常的数据进来，就会和正常数据产生一个差异，通过整个差异来判断是否是异常。
其实这篇文章也是站着巨人的肩膀上：
SPADE:
PaDim：
这篇文章提出3个方法：
总体流程：
patchcore采用ImageNet的预训练模型
fi代表网络 ；
i
i
i代表样本 ；
j
j
j代表网络层级
一般来说，获取提取的特征是在ResNet最后一层获取，但是存在两个问题
解决：
什么是中间特征：
先放图片理解：
特征提取：
扫描所有的:
基于贪心策略的子采样方法：
流程解释：
对比一波传说中的随机采样：
测试集的数据进来
每个query进来都要找最近的邻居，又是一波骚操作
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