基于特征約束蒸餾學(xué)習(xí)的視覺異常檢測

摘要： 針對視覺異常檢測任務(wù),提出一種基于特征約束的蒸餾學(xué)習(xí)方法,充分利用教師網(wǎng)絡(luò)模型的特征來指導(dǎo)學(xué)生模型高效的識別異常圖像.具體地,引入vision transformer (ViT)作為異常檢測任務(wù)的主干網(wǎng)絡(luò),并提出中心特征策略約束學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的輸出特征.由于教師網(wǎng)絡(luò)的特征表達(dá)能力較強(qiáng),特征中心策略從教師網(wǎng)絡(luò)中動態(tài)地為學(xué)生網(wǎng)絡(luò)生成正常樣本的特征表示中心,從而提升學(xué)生網(wǎng)絡(luò)對正常數(shù)據(jù)特征輸...