图像异常检测应从明确目标、选对工具、小步验证入手，核心是结合场景定义“异常”，人工标注总结视觉共性，再依异常占比与是否允许未知类选择方法；优先尝试GMM、One-Class SVM或Autoencoder等经典模型。
图像异常检测不是先学一堆理论再动手，而是从明确目标、选对工具、小步验证开始。核心在于理解“什么是异常”在你手头数据里的具体含义，而不是套用通用模型。
异常没有标准定义，它完全取决于你的场景。工业质检中划痕、缺料是异常；医学影像里微小结节可能是异常；而监控视频中突然出现的物体也可能是异常。别急着跑模型，先花半天时间人工翻100张图，标出你认为的异常样本，总结共性：是纹理突变？形状不规则？亮度异常？还是位置不合常理？这个过程比调参重要十倍。
很多实际项目用高斯混合模型（GMM）、One-Class SVM 或 Autoencoder 就能解决80%的问题，速度快、可解释、容易调试。尤其当样本少、类别模糊、计算资源有限时，传统方法更稳。
ImageNet预训练主干（ResNet18、ViT-Tiny）确实好用，但别直接接大分类头。异常检测的关键是捕捉细微差异，所以建议：
模型离线指标好看≠线上能用。真实场景里光照变化、相机抖动、脏镜头都会让性能跳变。
基本上就这些。异常检测不是拼模型深度，而是拼你对数据、产线逻辑和落地瓶颈的理解深度。跑通第一个可用版本可能只要两天，后续迭代才是真功夫。
以上就是图像处理从零到精通异常检测的实践方法【教程】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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