CVPR 2026 SubspaceAD:单样本 97.1% AUROC,无需训练即达少样本异常检测新 SOTA
💡💡💡本文核心贡献如下:重写预测函数,支持单张图像预测和可视化(代码已开源)预测结果如下:💡💡💡本文核心贡献如下:提出SubspaceAD框架:首个免训练、无需记忆库和提示调优的少样本异常检测方法,基于冻结DINOv2特征与PCA子空间建模。极简设计:仅需1–4张正常图像,通过子空间重建残差检测异常,无训练、无参数调优,存储每类1MB。性能SOTA:在MVTec-AD上1-shot图像级AUROC达97.1%、像素级97.5%;在VisA上达93.4%和98.2%,全面超越先前复杂方法。可解释性强:基于统计子空间的异常分数具有明确几何意义,定位准确,且支持批处理零样本扩展。

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