关于SFTPM图像异常分割算法

[Hold-on-li]

问题描述 Please describe your issue

请问一下，SFTPM图像异常分割算法支持C++推理部署吗？

[liuhongen1234567]

您好，应该是支持的，可以参考 PaddleX 文档 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_usage/tutorials/cv_pipelines/image_anomaly_detection.md 3. 开发集成/部署-服务化部署部分

[Kaze816]

配置文件中的tain.txt 中是什么样式呀？ @liuhongen1234567 这不是只需要正样本么，难道也需要生成些0值的标签图像？

train_dataset:
type: Dataset
num_classes: 1
dataset_root: /mv_dataset/grid # You need to specify a specific category root in mvtec_ad dataset
train_path: mv_dataset/grid/train.txt
...

[liuhongen1234567]

您好，可以从这个页面 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/cv_modules/anomaly_detection.md 下载 mvtec_examples 数据集看一下

[liuhongen1234567]

可以参考这个介绍，对SFTPM算法的描述已经比较清楚了，训练过程中的样本应该是没有异常的样本。train.txt 的标签如下：

[Kaze816]

原来不明白的是 train.txt 里面的内容，正常的监督分割训练，此处应该是每行一组 图像 掩模 的路径，可这正样本没有掩模呀？
您这可算解决了我的一大疑惑，谢谢！ @liuhongen1234567