CVPR2024|PromptAD: 仅使用正常样本进行小样本异常检测的学习提示

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PromptAD: 仅使用正常样本进行小样本异常检测的学习提示 论文名称： PromptAD: Learning Prompts with only Normal Samples for Few-Shot Anomaly Detection 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2404.05231 点击下方卡片，关注 「AI前沿速递」 公众号 研究背景 异常检测（Anomaly Detection）是计算机视觉中非常重要的任务，在工业和医学中的缺陷检测任务中得到了广泛的应用。本文聚焦于无监督工业异常检测任务，这提出了一个被称为一类分类（OCC）设置的挑战。在这个框架中，模型在训练期间只使用正常样本，但在测试阶段，正常样本和异常样本都会用于测试，模型需要能识别异常样本。由于工业异常检测通常为不同的工业生产线定制模型，因此使用少量样本快速训练模型的能力对实际应用具有重要意义。 提示学习（prompt learning）的目的是通过对比学习自动学习提示，以指导图像分类 ………………………………