arXiv Computer Vision· KunHo Heo, SuYeon Kim, Hayoung Lee, Chanse Oh, MyeongAh Cho·· 3 小时前AI 评分34
通过关系不一致性建模实现可泛化的 3D 异常检测
Towards Generalizable 3D Anomaly Detection via Relational Inconsistency Modeling
AI 导读
研究提出关系不一致性建模框架，将缺陷定义为相邻结构间几何一致性的违反，通过伪异常学习类别无关的缺陷线索。该框架包含 Edge-aware Graph Refinement（EGR）与 Cluster-Deviation Modeling（CDM）两个模块，分别在 Anomaly-ShapeNet 和 Real3D-AD 上于域内与跨域设置中持续优于此前 SOTA 方法。
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