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CLIPを基盤に欠陥タイプ別のマスク生成・同時多種欠陥識別を可能にするゼロショット異常検知/セグメンテーション。MVTec-AD・VisA・MPDD・MAD・Real-IADで既存のゼロ/ Few-ShotでSoTA arxiv.org/abs/2504.06740 #AnomalyDetection #ZeroShot #ICCV2025 #VisualInspection #外観検査 pic.x.com/FU6dCVRBFY
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これは普通に使えそう。ImageNet頼みを脱却。工場系の大規模画像由来のAD専用表現に置換するだけで、PaDiM・PatchCore・CFLOW・UniAD・GLASSが広範に精度向上 arxiv.org/abs/2511.05245 #AnomalyDetection #VisualInspection #RepresentationLearning #外観検査 pic.x.com/NlBttpny2C
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LMMに工程知識×ROIトークナイズを足して異常検出を強化。欠陥の「見落とし」と「原因理解」を同時に改善する設計。 openaccess.thecvf.com/content/ICCV20… #AnomalyDetection #ICCV2025 #VisualInspection #LMM #外観検査 pic.x.com/99GhsMZLVA
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2D/3Dの正常データだけでFew-Shot異常検査を実現する「FIND」手法。Dual-Student構成でモダリティ間の特徴を補完し、MVTec-3D-AD／EyecandiesでSOTA級の精度を達成（ICCV 2025）。 openaccess.thecvf.com/content/ICCV20… #AnomalyDetection #VisualInspection #ICCV2025 #ComputerVision #3D #外観検査 #異常検知 pic.x.com/Xp79JS9vFR
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