AnomalyDINO: Boosting Patch-based Few-shot Anomaly Detection with DINOv2
主要技术创新
- 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
- 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
- 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