DADM: Denoising and Attention-Driven Diffusion Model for Anomaly Detection
Anomaly detection is crucial in industrial manufacturing, yet the limited availability of anomaly data restricts the performance of existing methods. Although anomaly generation techniques aim to address this issue, they often produce unrealistic anomalies and poorly aligned masks. Diffusion models,...
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| Principais autores: | , |
|---|---|
| Formato: | Artigo |
| Idioma: | Inglês |
| Publicado em: |
IEEE
2025-01-01
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| coleção: | IEEE Access |
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: | https://ieeexplore.ieee.org/document/11242151/ |
| Tags: |
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