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CVPR'24 | 工业缺陷&语义异常,InCTRL:无训练目标数据的超强异常检测模型!

3D视觉工坊  · 公众号  ·  · 2024-10-19 00:00

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点击下方 卡片 ,关注 「3D视觉工坊」 公众号 选择 星标 ,干货第一时间送达 来源:3D视觉工坊 添加小助理:cv3d001,备注:方向+学校/公司+昵称,拉你入群。文末附3D视觉行业细分群。 扫描下方二维码,加入「 3D视觉从入门到精通 」知识星球,星球内凝聚了众多3D视觉实战问题,以及各个模块的学习资料: 近20门秘制视频课程 、 最新顶会论文 、计算机视觉书籍 、 优质3D视觉算法源码 等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研,欢迎扫码加入! 0.这篇文章干了啥? 这篇文章提出了一种新的异常检测(AD)任务,称为通用异常检测(GAD),旨在评估AD方法在不同场景中识别异常的泛化能力,而无需在目标数据集上进行训练。研究首次采用通用方法处理工业缺陷、医学异常和语义异常等多个AD任务,并提出了一种名为InCTRL的方法,在少样本设置下通过全局 ………………………………

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