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Sep 20, 2024 04:43 PM
😀
多模态异常检测新范式——跨模态差异，近期大语言模型动向

📝 主旨内容

多模态工业异常检测Benchmark | Ziuch の Blog
盘点各顶会在MVtec 3D-AD和Eyecandies数据集的表现
多模态工业异常检测Benchmark | Ziuch の Blog
https://ziuch.com/article/Multimodal-Industrial-Anomaly-Detection-Benchmark
多模态工业异常检测Benchmark | Ziuch の Blog
notion image
SimpleNet(394w参数)
Feature Adaptor
Discriminator
组成
单个与预训练特征(1536)等维的线性层
1536到1024+1024到1(无偏置)
参数
1536*1536+1536=2360832
1536*1024+1024 + 1024*1+0=1574912
notion image
CFM(554w参数)
2Dto3D
3Dto2D
组成
MLP [768, 960, 960, 1152]
MLP [1152, 960, 960, 768]
参数
768*960+960+960*960+960+960*1152+1152=2767872
1152*960+960+960*960+960+960*768+768=2767488
Ours(461w参数)
2Dto3D
3Dto2D
组成
MLP [768, 960, 1152]
MLP [1152, 960, 960, 768]
参数
768*960+960+960*1152+1152=1845312
1152*960+960+960*960+960+960*768+768=2767488
多模态异常检测新范式——跨模态差异 | Ziuch の Blog
通过跨模态差异进行异常检测，模型小，速度快，精度高
多模态异常检测新范式——跨模态差异 | Ziuch の Blog
https://ziuch.com/article/Crossmodal-Feature-Mapping
多模态异常检测新范式——跨模态差异 | Ziuch の Blog
 
自建OverLeaf——妈妈再也不用担心我的论文编译超时 | Ziuch の Blog
自打包带完整texlive的overleaf镜像，通过工具箱快速部署overleaf
自建OverLeaf——妈妈再也不用担心我的论文编译超时 | Ziuch の Blog
https://ziuch.com/article/self-hosted-overleaf
自建OverLeaf——妈妈再也不用担心我的论文编译超时 | Ziuch の Blog
 
Nature润色指令——ChatGPT帮助我完成学术写作的三种方法 | Ziuch の Blog
德里特琼·格鲁达表示，如果使用得当，生成式人工智能在写作、编辑和同行评审中可以成为宝贵的助手。
Nature润色指令——ChatGPT帮助我完成学术写作的三种方法 | Ziuch の Blog
https://ziuch.com/article/three-ways-chatgpt-helps-me-in-my-academic-writing
Nature润色指令——ChatGPT帮助我完成学术写作的三种方法 | Ziuch の Blog
notion image
 
notion image

🤗 总结归纳

awesome-industrial-anomaly-detection
M-3LAB • Updated Nov 20, 2024
MarkMap
MarkMap
https://mind.ziuch.com/

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