CVPR 2025 一行Dropout干翻多类异常检测?Dinomaly用“极简主义”刷出SOTA
论文提出Dinomaly方法,通过简化模型和创新技术解决了多类别异常检测中的性能问题。模型在多个数据集上达到SOTA表现,首次让多类统一模型超越单类专用模型,具有优异的可扩展性和易用性。
论文提出Dinomaly方法,通过简化模型和创新技术解决了多类别异常检测中的性能问题。模型在多个数据集上达到SOTA表现,首次让多类统一模型超越单类专用模型,具有优异的可扩展性和易用性。
清华大学等机构提出Dinomaly多类异常检测模型,通过极简主义的设计首次让多类异常检测性能逼近甚至超越单类模型,具有简单、高效、易于扩展的特点。