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摘要。使用自我发明变压器的无监督重建网络已通过单个模型实现了多级（统一）异常检测的最新性能。然而，这些自我注意重建模型主要基于目标特征，这可能会导致正常和异常特征的完美重建，这是由于与上下文的高度一致性，从而导致异常发生故障。此外，由于在低空间分辨率潜在的潜在空间中进行重建，这些模型通常会产生不准确的异常分割。为了使重建模型具有高效率，同时增强其对统一异常探测的概括，我们提出了一种简单而有效的方法，可以重建正常功能并仅使用一个正常图像提示（ONENIP）恢复异常功能。与以前的工作相比，Onenip首次仅用一个正常图像提示重建或恢复异常，从而有效地增强了统一的异常检测性能。此外，我们提出了一种有监督的炼油厂，该炼油厂通过使用实际正常和合成的异常图像来回归构造错误，从而显着改善了像素级异常分割。ONENIP优于三个行业异常脱轨基准的先前方法：MVTEC，BTAD和VISA。
学习仅使用一个正常图像提示
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