| 标题 |
Accurate Industrial Anomaly Detection and Localization Using Weakly-Supervised Residual Transformers 相关领域
异常检测
计算机科学
残余物
人工智能
跳跃式监视
模式识别(心理学)
杠杆(统计)
水准点(测量)
特征学习
机器学习
最小边界框
变压器
目标检测
特征提取
监督学习
特征(语言学)
背景(考古学)
标记数据
精确性和召回率
数据挖掘
异常(物理)
代表(政治)
无监督学习
注释
依赖关系(UML)
数据建模
任务分析
上下文图像分类
故障检测与隔离
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊:IEEE transactions on image processing 作者:Hanxi Li; Jingqi Wu; Deyin Liu; Lin Yuanbo; Hao Chen; et al 出版日期:2026-01-01 |
| 求助人 | |
| 下载 | 求助已完成,仅限求助人下载。 |
|
温馨提示:该文献已被科研通 学术中心 收录,前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库,收集文献的基本信息(如标题、摘要、期刊、作者、被引量等),不提供下载功能。如需下载文献全文,请通过文献求助获取。
|
PDF的下载单位、IP信息已删除
(2025-6-4)