Variational Template Matching

新的变分模板匹配框架提高了结构化图像中的异常检测能力

研究人员开发了一种新的变分模板匹配框架，用于结构化图像中的异常检测，在深度学习不切实际的小数据场景中尤其有效。该方法将异常模板表示为一系列变换实例，并使用归一化互相关进行检测。它还结合了使用核密度估计的基于密度的统计异常分数，以增强对强度分布变化的鲁棒性。该框架整合了结构和统计信号，以改进几何相似性和分布偏差建模，在无训练设置下，其性能优于经典方法，并取得了与ResNet-50相当的结果。