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会议时间：2023年12月6日（周叁）15:30

参会人员：信息科学与工程学院科研团队教师，欢迎广大师生参加。

会议地点：墨子楼中兴会议室

报告1：基于分割引导的去噪学生-教师异常检测框架

报告人：孙晓飞

内容介绍：基于学生-教师(厂-罢)框架的知识蒸馏已经在缺陷检测应用中被证实有效，但已有方法在训练过程中没有对异常样本进行有效约束。为了解决该问题，提出了基于分割引导的去噪学生-教师异常检测框架，将合成异常引入正常训练图像中，分两步训练模型。第一步，模拟的异常图像被用作学生网络的输入，而原始的正常图像是教师网络的输入。第二步，学生网络和教师网络都将合成的异常图像作为输入，通过空间重建和通道重建优化分割网络来精确定位异常区域。结果表明，这种方法可以端到端地生成精确的像素级异常图，并通过后处理计算相应的图像级异常分数。

科技处

信息科学与工程学院

2023年12月5日