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工业异常检测该用什么模型（没有缺陷样本）
🎯 E1 任务→模型路由 · Jetson/工控机
状态：Anomalib是工业异常检测首选框架
也这样说： 异常检测 缺陷检测 patchcore fastflow anomalib 无缺陷样本
可能根因：- 工业场景缺陷样本极少（良品多次品少）
- 无法用常规检测模型训练
- 需要"只用良品训练"的异常检测方案
解决方案
✅ 官方方案（1条）
Anomalib 官方仓库
开源异常检测框架，内置PatchCore/FastFlow/PADIM等算法；只用良品图训练即可检测异常区域，工业场景刚需
时效：2026-09
打开 ↗💡 排坑指南（1条）
PatchCore 原理与使用 暂无外链
用预训练ResNet提取特征建立良品特征库，推理时对比特征距离找异常；不需要缺陷样本训练但推理慢（特征匹配）
时效：2026-09
⚠️ 避坑提醒（2条）
PatchCore特征维度对齐失效导致AUC崩塌
ResNet-18 stride=32与patch_size=3导致特征图无法整除，热图出现网格状伪影；必须检查backbone stride和patch_size的整除关系
时效：2026-09
打开 ↗FastFlow训练OOM（Tesla T4 15GB都不够）
FastFlow在77% epoch时OOM；解决方案：减小batch_size或减小图像分辨率，但分辨率太小会影响缺陷定位精度
时效：2026-09
打开 ↗
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