DART：域无关残差迁移的通用异常检测框架

Muhammad Aqeel 提出并提交了 DART，一个面向通用异常检测（GAD）的插件式框架，可将残差拆分为异常相关成分与领域特定成分，以抑制纹理、几何等外观因素造成的跨域干扰。该框架结合残差解耦模块与跨域元训练，可插入现有 GAD 流程的残差计算与检测头之间，且与架构无关。 据论文称，在 MVTec AD、VisA 和 BraTS 上，DART 相对多种基线方法取得一致提升，域偏移越强增益越大。该论文已被 NeurIPS 2026 接收。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。