2. 判别子网络学习重建图像和原始图像之间的差异，以及正常与异常样本之间的决策边界。3.使用像素级的距离度量（如L2距离或结构相似性SSIM）来评估重建误差。3. 不仅重建图像，还学习异常图像和其无异常重建的联合表示。通过联合学习和直接异常定位，提高了异常检测的准确性和效率。1.训练自动编码器或生成模型来重建正常样本的图像。MRN的不同头接收不同角度旋转的输入图像并重建这些图像。传统方法在检测与正

这道题考察的是递归函数的调用栈过程。

根据题目中的“顺序表递增有序”，我们需要定义一个顺序表结构体，用于存储元素和顺序表的相关信息。

一张图片中可能有多个需要识别的物体，会用方框标注他们的位置和类别例：给出一张照片，计算机需要从中识别出这是一只猫一张图片的计算量是较大的，这张图片的尺寸虽然是6464，因为每张图片有3个颜色通道，所以实际的计算量是6464*3=12288。如果处理更大的照片，计算量会更大，特征向量的维度会更大。

函数可以嵌套用先定义后调用c=a+breturn cset（）函数去掉重复的元素如果没有传递默认值参数则使用默认值比如times=1传值则用传的值。

对识别出的物体给出类别标签（category label） :car,dog置信度得分（Confidence score）:0.992,1.000。

1.包含5种类型的纹理和10种类型的对象，总共5,354张高分辨率图像。实验：3,629张被指定为训练。剩下的 1,725 张图像被保留用于测试，包括正常和异常样本。2.特点：12 个不同的对象，结合了三种不同的类型：复杂结构、多个实例和单个实例构成：由总共10,821张图像组成，其中9,621为正常样本，1200为异常样本。3.其余数据集：MVTec-3D +MVTec-3D + COCO-AD

引入基于增量训练的无监督异常检测（UAD）方法。它的作用在于不需要依赖标记的异常数据。这对于工业图像异常检测尤为重要，因为工业图像中的异常难以预测，且难以获得大量的异常标记数据。存在的问题模型遗忘问题：UAD需要为不同类顺序训练单独的模型，这导致学习新任务时遗忘旧任务信息。持续学习的挑战：想用持续学习解决UAD灾难性遗忘的问题，但由于缺少足够的异常样本，持续学习在UAD中的应用受限。计算负担：随着