CVPR 2024 | 基于跨模态特征映射的多模态工业异常检测-白红宇

CVPR 2024 | 基于跨模态特征映射的多模态工业异常检测

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发布时间：2023-04-05

本文共 377 字，大约阅读时间需要 1 分钟。

论文信息

题目：Multimodal Industrial Anomaly Detection by Crossmodal Feature Mapping

基于跨模态特征映射的多模态工业异常检测

作者：Alex Costanzino, Pierluigi Zama Ramirez, Giuseppe Lisanti, Luigi Di Stefano

源码：https://cvlab-unibo.github.io/CrossmodalFeatureMapping/

论文创新点

本文提出了一种创新性的跨模态特征映射框架，该框架旨在通过学习正常样本中的模态特征映射关系，发现映射过程中出现的异常模式。该方法利用模态间特征的不一致性来检测异常，有效提升了多模态工业数据的安全性。同时，论文设计了一种轻量级网络架构，确保了模型在实际工业场景中的高效运行。

转载地址：http://ltrfk.baihongyu.com/

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