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PaDiM与PatchCore模型的区别与联系

背景介绍

PADIM（Pretrained Anomaly Detection via Image Matching）和 PatchCore 都是基于深度学习的异常检测方法，主要用于图像异常检测，尤其是在无监督学习设置下。

• PADIM 是一种通过利用预训练的视觉模型（例如，ImageNet预训练的卷积神经网络）来提取图像特征，然后利用这些特征进行异常检测的算法。其核心思想是基于图像的“正常”分布来识别异常。
• PatchCore 是一种基于局部图像块（patch）的异常检测方法，采用了端到端的方式来训练特征提取器，并利用图像的局部信息来进行异常检测。该方法的关键特点是通过对图像块的聚类和特征比较来识别异常。

实现的主要区别

特征提取和利用的方式：

PADIM：PADIM的实现依赖于一个预训练的视觉模型（如ResNe