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CVPR 2024 | PromptAD:仅使用正常样本进行少样本异常检测的提示学习
阅读量:798 次
发布时间:2023-04-05

本文共 525 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

论文信息

题目:PromptAD: Learning Prompts with only Normal Samples for Few-Shot Anomaly Detection
PromptAD:仅使用正常样本进行少样本异常检测的提示学习
作者:Xiaofan Li, Zhizhong Zhang, Xin Tan, Chengwei Chen, Yanyun Qu, Yuan Xie, Lizhuang Ma
源码:https://github.com/FulNz-0/PromptAD.git

论文创新点

本论文提出了一种名为
PromptAD的单类提示学习方法,专门针对少样本异常检测任务进行优化。与传统的多类提示学习方法不同,PromptAD仅利用正常样本进行训练,通过引入语义连接和显式异常边界的设计,显著提升了模型在异常检测任务中的表现。

本方法的核心思想在于,仅使用正常样本来学习异常检测任务的关键特征,从而减少了对异常样本的依赖。这种单类提示学习框架不仅简化了训练过程,还能够更有效地捕捉异常数据的独特特征。

通过实验验证,PromptAD在多个基线方法上取得了显著的性能提升,尤其在处理复杂场景下的异常检测任务表现尤为突出。

转载地址:http://ntrfk.baihongyu.com/

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