arXiv · AI· Muhammad Aqeel, Maham Nazir, Marco Cristani, Francesco Setti·· 23 小时前AI 评分32
DART：面向通用异常检测的领域无关残差迁移
DART: Domain-Agnostic Residual Transfer for Generalist Anomaly Detection
AI 导读
DART 框架通过解耦残差中的异常与领域信息，解决通用异常检测中残差领域纠缠导致的跨域迁移限制。 该方法结合残差解耦模块与跨域元训练，在 MVTec AD 和 VisA 等数据集上，域偏移越强性能提升越显著。 该架构无关的方法可插入现有检测管道，研究已被 NeurIPS 2026 接收。
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