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Sep 19, 2024 12:35 AM
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DINO自监督训练ViT，多视角——异常哪里跑得了，2024年异常检测顶会汇总

📝 主旨内容

 
DINO:Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers(ICCV2021) | Ziuch の Blog
DINO通过自蒸馏和对比学习，实现无监督高效图像表示，特征在迁移学习和图像检索中表现优异。
DINO:Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers(ICCV2021) | Ziuch の Blog
https://ziuch.com/article/DINO
DINO:Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers(ICCV2021) | Ziuch の Blog
 
第四届计图人工智能挑战赛——少样本视觉分类问题 | Ziuch の Blog
第四届计图人工智能挑战赛——少样本视觉分类问题
第四届计图人工智能挑战赛——少样本视觉分类问题 | Ziuch の Blog
https://ziuch.com/article/jittor-few-shot-by-clip
第四届计图人工智能挑战赛——少样本视觉分类问题 | Ziuch の Blog
 
少样本+多视角 less is more | Ziuch の Blog
结合两种模态的优势生成多视角RGB图像，对齐聚合之后，在特征层面上预测3D特征，提供跨模态差异进行异常检测
少样本+多视角 less is more | Ziuch の Blog
https://ziuch.com/article/less-is-more
少样本+多视角 less is more | Ziuch の Blog
 
2024年异常检测顶会汇总 | Ziuch の Blog
2024年异常检测顶会汇总
2024年异常检测顶会汇总 | Ziuch の Blog
https://ziuch.com/article/2024-Top-Anomaly-Detection-Papers
2024年异常检测顶会汇总 | Ziuch の Blog
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🤗 总结归纳

awesome-industrial-anomaly-detection
M-3LAB • Updated Nov 7, 2024

📎 参考文章

 
 
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