这篇文章收录于2023年CVPR，文章下载链接，代码下载链接。文章的代码目前已经137星了，在异常检测领域尤其是RGB-D异常检测这个一个细分领域中应该是非常难得的高星代码了，其影响力和经典程度由此可见一斑。在我的印象中，这篇文章应该是最早提出的跨模态知识蒸馏方式，取得了最高分数的同时也启发了很多其他同领域的学者，后续又出现了几篇对它的升级和完善的文章，我也会在随后的博客中逐一介绍并作出对比分析。

本文统计了MVTec 3D-AD上的多个多模态异常检测算法，仅对比其I-AUROC指标。数据的来源为，这位博主经常分享很多工业异常检测的优秀博文，质量很高。和。

在上一篇博文中，我详细介绍了CPMF的环境配置与数据预处理，预处理的作用有2个：第一是去除背景（这也是几乎所有MVTecAD-3D相关文章都会进行的操作），二是生成多视角图像和与之对应的点云特征。小插曲：root/feature_extractors/features.py的第66行需要稍微修改一点，因为模型和数据一个在cpu一个在gpu，不然会报错。可以看到，对于每一个xyz，都生成了一系列的各

Halcon作为一个机器视觉领域的家喻户晓的工具，包含了非常多的算子，在工程中使用起来是非常方便的。但是一些更学术的功能，或是一些开源的前沿算法，Halcon中是不具有的，这时OpenCV可能是更适合的解决方案。这篇博客记录了我将Python代码中的函数返回的Numpy数组转化为Halcon.Net的HImage变量的方法。1. Python代码编写。这一步没有什么特殊的，就是常规的一个Pytho

在上一篇博文中，我详细介绍了CPMF的环境配置与数据预处理，预处理的作用有2个：第一是去除背景（这也是几乎所有MVTecAD-3D相关文章都会进行的操作），二是生成多视角图像和与之对应的点云特征。小插曲：root/feature_extractors/features.py的第66行需要稍微修改一点，因为模型和数据一个在cpu一个在gpu，不然会报错。可以看到，对于每一个xyz，都生成了一系列的各

之前查看了很多相关的为docker挂载显示器的博客，其中都是使用了本机的物理地址或127.0.0.1，我使用后都是不成功的，因为这些博客的宿主机都是linux，而我使用的是windows。我查阅了很多资料，但几乎没有人在Windows宿主机上解决这个问题，所以我将我的解决办法分享出来，希望帮助到同样遇到这个问题的朋友。在本系列博文中，我将Pytorch部署在Win11为宿主的Docker中，并成功