MSPBAMulti-Scale Patch-Based Representation Learning for Image Anomaly Detection and Segmentation是一种用于图像异常检测和分割的多尺度补丁基于表示学习算法。该算法通过将图像划分为多个小区域（补丁），并在这些区域内训练一个表示学习模型，以捕获图像中的局部特征和全局上下文信息。这种方法可以有效地处理图像中的噪声和遮挡问题，提高异常检测的准确性和鲁棒性。在实际应用中，MSPBAMulti-Scale Patch-Based Representation Learning for Image Anomaly Detection and Segmentation可以与其他图像处理方法结合使用，如颜色、纹理、边缘等特征提取方法，以提高异常检测和分割的效果。Multi-Scale Patch-Based Representation Learning for Image Anomaly Detection and Segmentation