CVPR 2025|超强异常检测新方法!INP-Former 从单张图像中提取正常模式
清华大学和华中科技大学的研究团队提出了一种新型异常检测方法INP-Former,通过从单张测试图像中动态提取内在正常原型(INPs),并利用这些INPs指导图像重建,实现了卓越的性能和强大的泛化能力。
清华大学和华中科技大学的研究团队提出了一种新型异常检测方法INP-Former,通过从单张测试图像中动态提取内在正常原型(INPs),并利用这些INPs指导图像重建,实现了卓越的性能和强大的泛化能力。
北大、KAUST和字节跳动联合提出了一种可逆扩散模型(IDM),通过端到端训练框架和双层可逆网络设计显著提升了图像重建的性能和效率。相关代码已开源。