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在ICML'25会议上，一种名为“匹配代价滤波for异常检测”（CostFilter-AD）的无监督异常检测方法首次被提出。该方法通过构建异常代价体并进行滤波优化，显著提升了异常检测的精度，尤其在识别微小缺陷方面表现出色。由于无需依赖缺陷样本进行训练，CostFilter-AD具备更强的适用性和灵活性。此外，该方法可作为通用插件集成到现有检测系统中，帮助工厂提前发现潜在缺陷，从而有效提升产品质量并降低生产风险。

在ICML'25会议上，一种名为“匹配代价滤波for异常检测”（CostFilter-AD）的新型无监督异常检测技术首次被提出。该技术通过构建异常代价体并进行滤波优化，显著提升了异常检测的精确度，尤其擅长识别微小缺陷。更重要的是，CostFilter-AD无需依赖缺陷样本进行训练，使其具备更高的灵活性和实用性。作为一种通用插件，该技术可轻松集成到现有的检测系统中，为工厂提供提前发现潜在缺陷的能力，从而有效提高产品的总体质量。