随着我国经济的高速发展和科技水平的提高,异常检测技术在工业质检、视频监控等领域扮演着越来越重要的角色。目前,随着计算机视觉技术的发展,异常检测技术也在不断取得突破。然而,现有算法仍存在许多问题亟待解决,如计算量较大,难以满足实时性需求;模型需要大量的样本及时间进行训练,难以满足实际场景需求。本文充分调研了异常检测、高效学习等领域的相关研究,对异常检测任务中存在的问题进行了探究,主要工作内容及创新点总结如下:（1）为了满足实际异常检测任务中对于实时性的需求,本文设计了一种轻量级特征提取网络,大幅减少了模型的参数量。在维持精度基本稳定的情况下,模型推理速度有明显提升,在NVIDIA Titan X（Pascal）GPU上达到24ms。（2）在异常检测任务中,为了使模型训练时能够快速收敛,本文提出了一种预训练方式。该预训练方式在第三方数据集上对学生网络的参数进行更新,得到一个泛化能力较强的学生网络初始化模型。利用该初始化模型,学生网络在新类型的数据上进行训练时,仅使用少量正常样本,即可实现快速收敛。（3）基于上述算法,本文搭建了异常检测系统。该系统为工程技术人员提供了直观的交互界面,并支持模型训练与测试的功能。本文搭建的异常检测系统功能完善,并在多个异常检测数据集上验证了算法的有效性和鲁棒性。该结果表明本文的工作可以满足实际应用场景中部署的需求,并且对相关工作的推进有启发意义。