ICLR 2024 | 跨领域准确进行零样本异常检测,浙大等提出AnomalyCLIP

ICLR 2024 | 跨领域准确进行零样本异常检测,浙大等提出AnomalyCLIP

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原标题:ICLR 2024 | 跨领域准确进行零样本异常检测,浙大等提出AnomalyCLIP
关键字:数据,样本,政策,图像,语义
文章来源:机器之心
内容字数:6974字

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然而,这项任务面临的挑战在于,模型需要能够跨不同领域泛化异常检测能力,尤其是前景对象、异常区域及背景特征(比如不同产品或器官上的缺陷或肿瘤)在不同应用中可能大相径庭。
为了改进 CLIP 模型,来自浙江大学、新加坡管理大学、哈佛大学的研究者联合提出 AnomalyCLIP,使其能在不同领域中更准确地进行零样本异常检测。AnomalyCLIP 的核心思想是学习一种与对象不相关的文本提示技术(object-agnostic learning),这种技术能够捕捉到图像中的一般性正常和异常特征,


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