我校信息工程学院2021级软件工程专业硕士研究生张曦淼在IEEE计算机视觉和模式识别会议(IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 简称CVPR)发表论文“RealNet: A Feature Selection Network with Realistic Synthetic Anomaly for Anomaly Detection”。IEEE计算机视觉和模式识别会议(CVPR)是计算机视觉领域的国际顶级会议,中国计算机学会(CCF)推荐的A类会议,根据谷歌学术公布的最新学术期刊和会议影响力排名,该会议论文在本领域学术刊物排名第4。张曦淼为论文第一作者,指导老师徐敏为论文通讯作者。该研究由我校信息工程学院与北京邮电大学联合完成,我校为论文第一署名单位。
该成果针对工业图像的异常检测内容开展研究,主要解决异常图像生成问题,在合成异常图像的真实性和多样性以及异常检测表现和效率方面取得显著进展,对企业降低生产成本,提升生产效率有重要意义。
成果原文链接:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/papers/RealNet.pdf