接下来，FiLo将待检测图像输入到CLIP图像编码器以提取中间层特征，这些特征通过多尺度、多形状的跨模态交互模块（MMCI）与含有位置信息的文本特征交互，生成异常分数图。最后综合各中间层的异常分数图，即可得到最终的异常图和全局异常得分。通过这种方法，FiLo能够充分利用LLMs的强大先验知识和Grounding DINO的初步定位能力...
一句话总结DMDD:一种用于无监督异常检测的双模型解耦蒸馏方法,包含解耦师生网络,双模型蒸馏和多感知分割网络,性能表现SOTA! 点击关注 @CVer官方知乎账号,可以第一时间看到最优质、最前沿的CV、AI、AIGC工作~…
ACM MM(ACM MULTIMEDIA)是中国计算机学会(CCF)推荐的A类国际学术会议,ACM MM 2024为该会议的第32届会议,将于2024年10月28日至11月1日在澳大利亚墨尔本隆重举行。 录用论文 录用论文 01 论文题目:Cons2Plan: Vector Floorplan Generation from Various C...
NovaChart: A Large-scale Dataset towards Chart Understanding and Generation of Multimodal Large Language Models, ACM MM Oral, 2024 🔗论文及数据代码链接: https://github.com/Elucidator-V/NovaChart 02 背景与动机 随着数据的爆炸式增长...
pp. 11470–11479 (June 2024) 数据集元信息 维度模态任务类型解剖结构解剖区域类别数数据量文件格式 4D MRI 分割 大体肿瘤 鼻咽部位&脑部 2 task1: 170task2: 140 .h5.nii.gz 图像尺寸统计 spacing (mm)size 各维度最小值 (0.34, 0.34, 0.60) (192, 256, 24) 各维度中值 (0.98, 0.98, 1.00) (256...
ACM Multimedia (ACM MM) 2024 公布了最佳论文提名名单 人工智能学院梁雪峰教授团队发表的论文Leveraging Knowledge of Modality Experts for Incomplete Multimodal Learning 荣获本届会议的最佳论文提名 （Best Paper Nomination）由其指导的硕士生江河欣 和硕士生许文鑫为共同第一作者 梁雪峰教授为通讯作者 据悉 会议共有...
FiLo论文已经被人工智能和多媒体领域顶级会议 ACM MM 2024 接收,论文预印版已发布于 Arxiv 上,并开源了相关代码。 研究团队认为,现有异常检测方法往往只注重判断图像中是否含有异常,而不重视异常的具体内容,通过借助大语言模型的丰富知识,后续研究可以增强异常检测方法对具体异常类型的判断,增加方法的实用性和可信度。
FiLo论文已经被人工智能和多媒体领域顶级会议 ACM MM 2024 接收,论文预印版已发布于 Arxiv 上,并开源了相关代码。 研究团队认为,现有异常检测方法往往只注重判断图像中是否含有异常,而不重视异常的具体内容,通过借助大语言模型的丰富知识,后续研究可以增强异常检测方法对具体异常类型的判断,增加方法的实用性和可信度。
成果速递丨ACM MM 2024:中科视语提出FiLo,实现工业场景零样本异常检测新突破 在工业生产和质量控制领域,异常检测始终是一个关键问题。 在工业生产和质量控制领域,异常检测始终是一个关键问题。传统的异常检测方法通常依赖大量的正常样本进行训练,但在保护用户数据隐私或应用于新生产线时,这些方法往往不适用。零样本异常...
近日，多媒体领域国际顶级会议ACM MM 2024公布了录用论文结果。华为云技术创新部-AI系统创新Lab作为第一单位的研究论文《Poisoning for Debiasing: Fair Recognition via Eliminating Bias Uncovered in Data Poisoning》被ACM MM 2024主会接收。该论文致力于消除训练数据中的未知偏差，以提高模型的鲁棒性。具体而言，论文...