The author proposes a Generalist Anomaly Detection (GAD) model, InCTRL, that utilizes few-shot normal images as sample prompts to detect anomalies across diverse datasets without further training.
Locating a small elliptical anomaly in electrical impedance tomography using minimal measurements is feasible with proper experiment design.
提案されたInCTRLモデルは、異なるアプリケーション領域からのさまざまなデータセットで異常を検出するための単一の汎用検出モデルを訓練し、優れた汎化性能を実現します。