Efficient Visual Anomaly Detection at the Edge: Enabling Real-Time Industrial Inspection on Resource-Constrained Devices

Fuente: arXiv

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux:	Stropeni, Arianna, Genilotti, Fabrizio, Borsatti, Francesco, Barusco, Manuel, Pezze, Davide Dalle, Susto, Gian Antonio
Format:	Preprint
Publié:	2026
Sujets:	Computer Vision and Pattern Recognition
Accès en ligne:	Acceder al recurso
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https://arxiv.org/abs/2603.20288