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我们提出了一种简单且易于应用的网络（称为SimpleNet）来检测和定位异常。SimpleNet由四个组件组成：（1）预训练的特征提取器，用于生成局部特征，（2）浅层特征适配器，用于将局部特征转移到目标领域，（3）简单的异常特征生成器，通过向正常特征添加高斯噪声来模拟异常特征，以及（4）二元异常鉴别器，用于区分异常特征和正常特征。在推断过程中，异常特征生成器将被丢弃。我们的方法基于三个直觉。首先，将预训练特征转换为目标导向的特征有助于避免域偏差。 (责任编辑：) |
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我们提出了一种简单且易于应用的网络（称为SimpleNet）来检测和定位异常。SimpleNet由四个组件组成：（1）预训练的特征提取器，用于生成局部特征，（2）浅层特征适配器，用于将局部特征转移到目标领域，（3）简单的异常特征生成器，通过向正常特征添加高斯噪声来模拟异常特征，以及（4）二元异常鉴别器，用于区分异常特征和正常特征。在推断过程中，异常特征生成器将被丢弃。我们的方法基于三个直觉。首先，将预训练特征转换为目标导向的特征有助于避免域偏差。 (责任编辑：) |
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