近期，第42届计算机视觉领域顶级国际会议 CVPR 2025 的论文录用结果已揭晓。在本实验室苏志勋和曹俊杰老师的共同指导下，2024级硕士研究生杨凯辰作为第一作者的论文 “PIAD: Pose and Illumination Agnostic Anomaly Detection” 成功被会议录用。
IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 是计算机视觉领域的顶级国际会议，已被中国计算机学会（CCF）列为人工智能领域的 A 类会议，长期以来其论文录用率稳定在 20% 左右，具有极高的学术价值和影响力！CVPR 2025 共有 13,008 篇投稿，最终录用 2,878 篇，录用率为 22.1%。
论文概述：
异常检测在许多行业中都是一个关键问题，包括制造业、医学图像分析、监控和自动驾驶等领域。然而，现有的大多数方法都假设训练和查询图像是对齐的，并且通常假定物体和光照之间的关系保持不变。因此，在这些假设放宽的情况下，异常检测的性能会大幅下降。为了解决这一问题，本文提出了一种新的、更加具有挑战性的任务——姿态与光照不可知异常检测（PIAD）。
我们提出了一种新的技术，能够同时对姿势变化和光照配置的变化保持不变。由于这是一个新兴的研究问题，我们还专门构建了一个新的数据集，来为该任务提供基准测试。借助该数据集，我们设计了一种方法，该方法通过 3DGS（3D Geometry and Shading）表示物体，并结合从 Retinex 分解得到的反射图，增强了系统在执行相机姿势优化时的能力。这样一来，即便训练和测试在不同光照条件下进行，我们仍能够执行有效的姿势优化。最后，本文通过将查询图像及其多尺度深度特征与通过 3DGS 渲染的参考图像进行联合比较，成功实现了异常检测与定位。
主页：https://kaichen-yang.github.io/piad/
代码：https://github.com/Kaichen-Yang/piad_baseline
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