AnomalyDINO: Boosting Patch-based Few-shot Anomaly Detection with DINOv2

AnomalyDINO: Boosting Patch-based Few-shot Anomaly Detection with DINOv2

主要技术创新

  1. 聚合统计量设计

使用尾部风险价值(tail value at risk)替代常用的最大值

计算最高1%异常patch的均值:q = mean(H₀.₀₁(D))

平衡了对异常的敏感性和对噪声的鲁棒性

  1. 零样本掩码方法

利用DINOv2的PCA第一主成分进行前景/背景分割

设计"掩码测试"自动判断是否应用掩码

减少了对额外分割模型的依赖

  1. 批量零样本扩展

将方法扩展到无需任何标注样本的场景

使用互评分(mutual scoring)策略

用低分位数统计量替代最近邻

技术局限

Patch级最近邻:早在2020年就有PatchCore等方法

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