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基于空间语义引导的零样本缺陷检测方法
1
作者
宋亚楠
潘柏松
+1 位作者
易文超
张彪
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025年第7期2438-2445,共8页
针对现有视觉语言模型过多关注物体类别语义,忽略局部空间缺陷区域的细粒度感知问题,提出基于空间语义引导的零样本缺陷检测方法。设计空间语义引导网络提取图像语义分布特征,并将其添加到视觉语言模型中的视觉编码网络。针对正常和缺...
针对现有视觉语言模型过多关注物体类别语义,忽略局部空间缺陷区域的细粒度感知问题,提出基于空间语义引导的零样本缺陷检测方法。设计空间语义引导网络提取图像语义分布特征,并将其添加到视觉语言模型中的视觉编码网络。针对正常和缺陷状态设计通用性较强的可学习文本提示,由设计的文本编码网络提取对应的文本嵌入,并与多阶段视觉特征计算余弦相似度,进而预测缺陷区域热图。所提缺陷检测模型在MVTec、VisA、MPDD、BTAD四个数据集上分别获得了88.5%、95.3%、97.0%、91.6%的像素级缺陷检测准确率。实验结果表明所提方法具有较强的零样本缺陷检测性能。
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关键词
零样本缺陷检测
视觉语言模型
可学习提示
语义引导
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职称材料
题名
基于空间语义引导的零样本缺陷检测方法
1
作者
宋亚楠
潘柏松
易文超
张彪
机构
浙江工业大学全省高精高效复合加工技术与装备重点实验室
浙江工业大学
特种
装备
制造与先进
加工
技术
教育部
重点
实验室
聊城
大学
计算机学院
出处
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025年第7期2438-2445,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(52005447)
浙江省自然科学基金资助项目(LQN25E050014)
浙江省教育厅科研项目资助(Y202455016)。
文摘
针对现有视觉语言模型过多关注物体类别语义,忽略局部空间缺陷区域的细粒度感知问题,提出基于空间语义引导的零样本缺陷检测方法。设计空间语义引导网络提取图像语义分布特征,并将其添加到视觉语言模型中的视觉编码网络。针对正常和缺陷状态设计通用性较强的可学习文本提示,由设计的文本编码网络提取对应的文本嵌入,并与多阶段视觉特征计算余弦相似度,进而预测缺陷区域热图。所提缺陷检测模型在MVTec、VisA、MPDD、BTAD四个数据集上分别获得了88.5%、95.3%、97.0%、91.6%的像素级缺陷检测准确率。实验结果表明所提方法具有较强的零样本缺陷检测性能。
关键词
零样本缺陷检测
视觉语言模型
可学习提示
语义引导
Keywords
zero-shot defect detection
vision-language model
learnable prompt
semantic guidance
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于空间语义引导的零样本缺陷检测方法
宋亚楠
潘柏松
易文超
张彪
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025
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