STPM_anomaly_detection: 非官方的PyTorch实现，采用学生-教师特征金字塔匹配进行无监督异常检测

简介：
STPM_anomaly_detection是一个非官方的PyTorch库，致力于通过学生-教师特征金字塔匹配方法来进行高效的无监督异常检测。该工具为数据中的异常模式识别提供了创新解决方案。 学生-教师功能金字塔匹配用于无监督的异常检测实现（非官方） pytorch的非官方实现可以用来执行学生-教师功能金字塔匹配，从而进行无监督异常检测（STPM）。该方法由王国栋、韩树敏、丁二瑞和黄迪在2021年提出。使用时可以通过运行python train.py命令，并通过--dataset_path参数指定数据集路径，例如mvtec_anomaly_detection\bottle文件夹；同时设置--project_path以保存结果。 对于MVTecAD像素级AUC-ROC得分（基于3次试验的平均值），原始论文和测试中的表现如下： 类别：瓶子 原始纸上的分数：0.988 正在测试中：0.984 注意，此代码尚未经过验证。根据后续的测试结果，可以对代码进行相应的修改。