แนวคิดหลัก
本稿では、従来のゼロショット異常検出(ZSAD)手法では捉えきれない、多様な異常の詳細なセマンティクスを学習可能な新しいフレームワーク「FAPrompt」を提案する。
บทคัดย่อ
FAPrompt: ゼロショット異常検出のための詳細異常プロンプト学習
Jiawen Zhu, Yew-Soon Ong, Chunhua Shen, Guansong Pang. (2024). FINE-GRAINED ABNORMALITY PROMPT LEARNING FOR ZERO-SHOT ANOMALY DETECTION. arXiv preprint arXiv:2410.10289.
本研究は、従来のゼロショット異常検出(ZSAD)手法では、画像全体の大まかな異常しか検出できないという問題を解決するために、詳細な異常パターンを学習できる新しいZSADフレームワークを提案することを目的とする。