
Pre-trained features and contrastive training enhance surface anomaly detection accuracy.


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CSE: Surface Anomaly Detection with Contrastively Selected Embedding



提案されたReal-IADデータセットは、産業用異常検出のための包括的なデータセットであり、従来のデータセットに比べてより挑戦的であり、異常検出アルゴリズムの研究を促進することが期待されます。



Real-IAD: A Comprehensive Dataset for Industrial Anomaly Detection



Proposing a large-scale, multi-view Real-IAD dataset to address limitations in anomaly detection datasets and promote algorithm development.
