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TAB: 工业检测任务的文本对齐异常骨干模型
近年来，对工业检测任务中的异常检测和定位的关注加强。本文利用视觉语言 CLIP 模型提出了一种新的框架来训练适用于制造领域的骨干模型，同时考虑了正常和异常条件的视觉和文本对齐嵌入空间。所得到的预训练骨干模型显著提高了工业下游任务的性能，尤其
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7 months ago
计算三维地形显微镜 —— 每个样本数百万兆字节的数据处理
本文提出了一种大规模计算机 3D 地形显微镜，可实现超过 110 平方厘米范围内的微米分辨率的 6 千万像素的三维成像，并且使用基于神经网络的算法重建出整个视场的光度合成和三维高度图，应用于文物保护、工业检测等领域。
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a year ago
CVPR
基于分割指导降噪的学生 - 教师网络在异常检测中的应用
本研究提出了一种名为 DeSTSeg 的改进型模型，它将教师网络、降噪学生编码器 - 解码器和分割网络集成到一个框架中，包括去噪过程和丰富的监督，以实现对视觉异常检测的高效处理，实验结果表明在工业检测基准数据集上取得了最新成果。
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2 years ago
面向边缘智能制造的纹理表面缺陷视觉检测特征记忆重排网络
本文提出了一种新的无监督特征记忆重组网络（FMR-Net）来准确检测各种纹理缺陷，通过提取多尺度特征、对比学习模块（CMFM）、全局特征重排模块（GFRM）来构建正常特征记忆库，采用两阶段的训练策略，使用多模式检测方法来实现缺陷定位，实验证
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2 years ago
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