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基于空间语义引导的零样本缺陷检测方法
作者机构：浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室 浙江工业大学机械工程学院 聊城大学计算机学院
出 版 物：《计算机集成制造系统》 (Computer Integrated Manufacturing Systems)
年 卷 期：2024年
核心收录：
学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程]
摘 要：针对现有视觉语言模型过多关注物体类别语义，忽略局部空间缺陷区域的细粒度感知问题，提出基于空间语义引导的零样本缺陷检测方法。设计空间语义引导网络提取图像语义分布特征，并将其添加到视觉语言模型中的视觉编码网络。针对正常和缺陷状态设计通用性较强的可学习文本提示，由设计的文本编码网络提取对应的文本嵌入，并与多阶段视觉特征计算余弦相似度，进而预测缺陷区域热图。所提缺陷检测模型在MVTec、VisA、MPDD、BTAD四个数据集上分别获得了88.5%、95.3%、97.0%、91.6%的像素级缺陷检测准确率。实验结果表明所提方法具有较强的零样本缺陷检测性能。
