跨产品冷启动
通过判别映射与记忆库均值引导，在极少训练样本下实现对工业异常的精准定位。
Aoshuang, Luo · 文国军 · Yahui, Cheng · 梅爽 · Hongbo, Dong · 刘星月
Neurocomputing 2024
双分支数据增强方法将记忆库存储的特征与训练特征分离，显著提高了少样本训练的鲁棒性，并减少了记忆库冗余。
该网络专为跨产品迁移设计，解决了冷启动问题，使新产品的异常检测无需大量数据即可快速启动。
在MVTec AD和MPDD基准上，图像级AUROC超越最先进方法0.3–3%，验证了其优越的检测性能。