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Mar 16, 2024 07:01 AM
学术兴趣围绕深度学习和计算机视觉,特别关注多模态异常检测。
学术兴趣围绕深度学习和计算机视觉,特别关注多模态异常检测。最近,我的研究重点是视觉语言模型等基础模型在异常检测任务中的应用,以及对零/少样本异常检测的探索。
在 CVPR VAND 零样本异常检测挑战赛中获得第二名(SAA+)
会议审稿人、CVPR、AAAI、ICRA、CASE、CSCWD 期刊审稿人、IEEE TII、IEEE TSMC、IEEE TNNLS、IEEE TCSVT
📝 主旨内容
WinCLIP(CVPR2023)的非官方实现
直接使用GPT-4V打通全部异常检测任务
参与构建工业异常检测综述项目
awesome-industrial-anomaly-detection
M-3LAB • Updated Nov 20, 2024
Segment-Any-Anomaly
其他工作
视觉异常综述
一种结合全局和局部信息的图像异常检测的掩码逆向知识蒸馏方法
用于点云异常检测的互补伪多模态特征
通过时空一致性结合知识蒸馏进行高分辨率图像异常检测
用于图像异常检测的信息知识蒸馏
用于微小缺陷检测的半监督知识蒸馏
用于图像异常检测的位置编码增强特征映射
🤗 总结归纳
📎 参考文章
- 作者:ziuch
- 链接:https://ziuch.com/article/caoyunkang
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议,转载请注明出处。
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