不同的是,AnomalyCLIP 学习到的对象不相关的文本提示嵌入能够有效地泛化,识别出跨领域图像中的异常,如图 1f 所示。AnomalyCLIP只需要微调一次,就能够泛化地捕捉不同对象、场景甚至跨领域的异常。其他的没有了。 ▲图2. AnomalyCLIP 框架...
不同的是,AnomalyCLIP 学习到的对象不相关的文本提示嵌入能够有效地泛化,识别出跨领域图像中的异常,如图 1f 所示。AnomalyCLIP只需要微调一次,就能够泛化地捕捉不同对象、场景甚至跨领域的异常。其他的没有了。 ▲图2. AnomalyCLIP 框...
不同的是,AnomalyCLIP 学习到的对象不相关的文本提示嵌入能够有效地泛化,识别出跨领域图像中的异常,如图 1f 所示。AnomalyCLIP只需要微调一次,就能够泛化地捕捉不同对象、场景甚至跨领域的异常。其他的没有了。 图2: AnomalyCLIP 框架图 实验结果 该研究在 17 个公开可用的数据集上进行了大量实验,涵盖了各种工业检...
表1 展示了 AnomalyCLIP 与五种 baseline 在七个工业缺陷数据集上的零样本异常检测结果,这些数据集具有非常不同的前景对象、背景和 / 或异常类型。AnomalyCLIP 在这些数据集上取得了优越的零样本异常检测性能,大部分情况下明显优于其他五种方法。 CLIP 和 CLIP-AC 表现较差的原因在于 CLIP 的原始预训练侧重于对齐...
AnomalyCLIP:一种使 CLIP 适应不同领域的准确零样本异常检测方法,对 17 个真实世界异常检测数据集的大规模实验表明,AnomalyCLIP在工业、医疗领域上实现了卓越的零样本异常检测和分割性能!代码即将开源! 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、医学影像工作~ ...
浙江大学、新加坡管理大学、哈佛大学的研究者近期提出了一种名为AnomalyCLIP的解决方案，旨在提升CLIP模型在不同领域中的零样本异常检测性能。AnomalyCLIP的核心思想是学习一种与特定对象无关的文本提示技术，这种技术能够捕捉到图像中的一般性正常和异常特征，而无需依赖于任何特定的前景对象，从而实现对多种...
简介:【5月更文挑战第12天】 浙大、新大和哈佛研究人员合作提出AnomalyCLIP,利用预训练的视觉-语言模型CLIP,学习对象无关文本提示,实现准确的跨领域异常检测。在17个数据集上表现出色,但存在特定领域适应性和计算复杂度问题。研究表明潜力,尤其对工业和医学图像分析。[论文链接](https://arxiv.org/pdf/2310.18961.pd...
代码地址:https://github.com/zqhang/AnomalyCLIP 背景 传统的异常检测方法通常需要在特定应用领域内有可用的训练样本来学习检测模型。然而,在某些情况下,这个假设可能并不成立,比如访问训练数据会违反数据隐私政策,或者目标领域内根本就没有可用的训练数据。
AnomalyCLIP: Object-agnostic Prompt Learning for Zero-shot Anomaly Detection(ICLR 2024) We will release the code once the paper is accepted. Updates 03.19.2024: Open source !!! Introduction Zero-shot anomaly detection (ZSAD) requires detection models trained using auxiliary data to detect anomalie...
AnomalyCLIP (Train once and test other) [ICLR 24] AnomalyCLIP: Object-agnostic Prompt Learning for Zero-shot Anomaly Detection by Qihang Zhou*, Guansong Pang*, Yu Tian, Shibo He, Jiming Chen. Updates 03.19.2024: Code has been released !!! 08.08.2024: Update the code for testing one ima...