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论文链接：Learning Memory-guided Normality for Anomaly Detection开源代码：https://github.com/cvlab-yonsei/MNAD创新点：提出了不同正常模式的记忆模块，可以有效地记忆正常数据的多样性。在这篇论文中，作者认为CNN特征的表达能力很强，很可能会将正常数据重构成异常数据。在这种情况下，他将正常数据分成若干种模式，在记忆模块里表现为M个记忆单元（其实也就是特征向量）。当通过Encode提取到了CNN特征时，而不是直接进行重构