Multiresolution Knowledge Distillation for Anomaly Detection网络结构

近年来，深度学习在异常检测领域取得了显著的进展，但是在实际应用中，由于异常样本的稀缺性和多样性，以及模型的复杂性和计算量，导致训练和部署困难。为了解决这些问题，本文提出了一种基于多分辨率知识蒸馏的异常检测网络。

该网络结构由两个部分组成，一个主网络和一个蒸馏网络。主网络负责提取高级特征，蒸馏网络负责将主网络的知识压缩到低维度中，并传递给最终的异常检测模型。为了进一步提高模型的性能，我们引入了多分辨率特征融合机制，将不同分辨率的特征融合到一起，从而提高了模型的鲁棒性和泛化能力。

本文所提出的网络在多个异常检测数据集上进行了实验，结果表明，与传统的方法相比，我们的模型在检测效果和计算复杂度方面都有明显的提高。