[发明专利]一种基于可学习提示的零样本异常图像检测方法在审
| 申请号： | 202310920221.X | 申请日： | 2023-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN116935128A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 宋亚楠;沈卫明 | 申请（专利权）人： | 浙江大学计算机创新技术研究院 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/778;G06V10/74;G06V10/82;G06N3/096 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 311200 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于可学习提示的零样本异常图像检测方法。设计了基于上下文优化的可学习提示生成模块，包含了参数可优化的可学习提示和图像异常状态提示；利用视觉语言大模型的图像编码网络获得多层级的待检图像视觉编码特征，同时利用文本编码网络获得可学习提示嵌入的文本特征。通过计算视觉编码特征和文本特征之间的多层级余弦相似度，构建图像异常区域计算模块，获得待检图像的异常区域。本发明提出的可学习提示避免了人工设计提示的复杂性和不稳定性，同时改善了图像异常检测的准确性，保证了零样本学习的有效性和高效性，极大降低了预训练视觉语言大模型迁移到下游任务的成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 提示 样本 异常 图像 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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