typestatusdateslugsummarytagscategoryiconpasswordLast edited timeMar 16, 2024 07:01 AM😀无需训练的CLIP自适应框架用于零样本异常定位AnoVL: Adapting Vision-Language Models for Unified Zero-shot...Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) models have shown promising performance on zero-shot visual recognition tasks by learning visual representations under natural language supervision....https://arxiv.org/abs/2308.15939📝 主旨内容TFA(Training-free Adaptation)💡V-V注意力机制无需训练且可以高效运行，用于零样本异常定位。统一的领域感知对比状态提示模板💡基础提示，对比状态，领域感知TTA(Test-time Adaptation)💡自监督任务：区分噪声，异常定位对比推理的速度和精度🤗 总结归纳 📎 参考文章 作者:ziuch链接:https://ziuch.com/article/AnoVL声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。相关文章PatchCore内存库中核心集的选择WinCLIP——首次探索零样本异常分类和分割SSIM损失和MSE损失DRÆM —— A discriminatively trained reconstruction embedding for surface anomaly detection(ICCV2021)华为难题的思考(以非训练方法为主)华为难题——纺织样本数据WinCLIP——首次探索零样本异常分类和分割通用异常检测新曙光：GPT-4V的全方位异常检测表现
