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提升零样本工业异常检测方法泛化性的属性无关提示学习分析
被引量：
1
1
作者
刘桂雄
闫奕樸
+1 位作者
陈贵龙
邢星奥
《激光杂志》
北大核心
2025年第5期64-70,共7页
工业异常检测是制造过程质量控制核心环节,零样本工业异常检测属性无关提示学习是提升泛化性有效途径。本文面向工业生产应用,针对零样本工业异常检测属性无关提示学习,从可学习文本提示、物体解耦文本提示两个方面的基本原理、框架、...
工业异常检测是制造过程质量控制核心环节,零样本工业异常检测属性无关提示学习是提升泛化性有效途径。本文面向工业生产应用,针对零样本工业异常检测属性无关提示学习,从可学习文本提示、物体解耦文本提示两个方面的基本原理、框架、流程与应用性能等内容,系统分析比较各方法应用特点,指出图像与文本共同优化提示,以及细化异常特征描述是该领域值得关注方向,对工业异常检测技术研究人员具有指导参考价值。
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关键词
工业异常检测
属性无关提示学习
大模型
零样本
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题名
提升零样本工业异常检测方法泛化性的属性无关提示学习分析
被引量：
1
1
作者
刘桂雄
闫奕樸
陈贵龙
邢星奥
机构
华南理工大学机械与汽车工程学院
出处
《激光杂志》
北大核心
2025年第5期64-70,共7页
基金
广东省重点领域研发计划项目(No.2019B010154003)。
文摘
工业异常检测是制造过程质量控制核心环节,零样本工业异常检测属性无关提示学习是提升泛化性有效途径。本文面向工业生产应用,针对零样本工业异常检测属性无关提示学习,从可学习文本提示、物体解耦文本提示两个方面的基本原理、框架、流程与应用性能等内容,系统分析比较各方法应用特点,指出图像与文本共同优化提示,以及细化异常特征描述是该领域值得关注方向,对工业异常检测技术研究人员具有指导参考价值。
关键词
工业异常检测
属性无关提示学习
大模型
零样本
Keywords
Industrial anomaly detection
attribute-invariant prompt learning
large visual language model
zero shot
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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出处
发文年
被引量
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1
提升零样本工业异常检测方法泛化性的属性无关提示学习分析
刘桂雄
闫奕樸
陈贵龙
邢星奥
《激光杂志》
北大核心
2025
1
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