会议时间：11月5日（周三）14:30

参会人员：信息科学与工程学院（人工智能学院）科研团队教师

会议地点：墨子楼中兴会议室

报告1：基于非对称逆向蒸馏的无监督工业异常检测

报告人：孙晓飞

内容简介：当前无监督工业异常检测方法存在两大局限：过度依赖卷积导致全局上下文信息缺失，以及对称师生网络结构限制特征区分度与检测灵敏度。为此，提出一种创新的非对称逆向蒸馏框架，通过引入全局注意力模块并构建结构差异化的学生网络，协同感知局部与全局特征，从而实现更精准、鲁棒的异常检测与定位。

报告2：基于SAM的织物组织点分割方法

报告人：钟卓岑

内容简介：织物仿真建模在计算机图形学领域具有重要的研究和应用价值，其中一个关键研究内容是如何更好地表示织物模型。本报告针对织物图像中组织点的分割需求，提出了一种基于SAM的轻量化交互式分割方法。通过采用轻量CNN主干网络替代原图像编码器，结合知识蒸馏与自动采样点生成机制，在显著降低模型参数量的同时，实现了高效的织物组织点分割。该方法在自建数据集上取得了良好效果，为织物三维建模中的结构参数提取提供了有效工具。

科技处

信息科学与工程学院（人工智能学院）

2025年11月3日