@文心快码patchcore复现 文心快码 复现PatchCore算法需要按照一系列步骤进行,以确保环境、数据和模型的正确配置。以下是复现PatchCore的详细步骤: 1. 理解PatchCore算法 PatchCore是一种基于表示的无监督异常检测算法,它通过预训练的CNN骨干网络提取图像特征,并使用KNN Greedy CoreSet采样构建特征向量记忆池。在推理时,通过...
本项目基于PaddlePaddle框架复现了PatchCore算法,并在MvTec数据集上进行了实验。 PatchCore对SPADE,PaDiM等一系列基于图像Patch的无监督异常检测算法工作进行了扩展,主要解决了SPADE测试速度太慢的问题,并且在特征提取部分做了一些探索。相比SPADE,PaDiM,PatchCore 仅使用stage2、stage3的特征图进行建模,通过增加窗口大小为3...
1.1 depthhypos.py import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from typing import List, Tuple class DepthInitialization(nn.Module): """Initialization Stage Class""" def __init__(self, patchmatch_num_sample: int = 1) -> None: """Initialize method Args: patchmatch...
转自AI Studio,原文链接: 面向全召回率的工业异常检测 - 飞桨AI StudioPatchCore: Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection 1. 简介 本项目基于PaddlePaddle框架复现了PatchCore算法,并在MvTec数…