type
status
date
slug
summary
tags
category
icon
password
Last edited time
Jul 17, 2024 12:40 AM
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
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 |
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 |
CFM_big(1292w参数) | 2Dto3D | 3Dto2D |
组成 | MLP [768, 960, 960, 960, 960, 960, 1152] | MLP [1152, 960, 960, 960, 960, 960, 768] |
参数 | 6458112 | 6457728 |
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 |
🤗 总结归纳
awesome-industrial-anomaly-detection
M-3LAB • Updated Nov 20, 2024
📎 参考文章
- 作者:ziuch
- 链接:https://ziuch.com/article/meeting-2024-07-17
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议,转载请注明出处。