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本文利用知识蒸馏的方法，将预训练的综合知识从源网络中提取出来，并注入到一个更简单的克隆网络中进行训练。通过使用VGG16网络将源网络分为四层，并将最后四个最大池化层作为分割点。使用比源网络更简单、无偏置的网络作为克隆网络。利用梯度得到精确的异常定位热图，从而实现多分辨率的异常检测。本文中保留了专业术

Multiresolution Knowledge Distillation for Anomaly Detection（多分辨率知识蒸馏在异常检测中）是一种有效的技术，用于通过从一个预训练的模型中传递知识来提高新模型的性能。这种技术利用了预训练模型中的多分辨率表示，并通过蒸馏技术将其传递到新模型中

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