arXiv cs.AI· Mengyang Zhao, Teng Fu, Haiyang Yu, Ke Niu, Bin Li, Xiangyang Xue·· 10 小时前AI 评分22
Anchor and Adapt：面向少样本工业异常检测的非对称提示词自适应框架
Anchor and Adapt: Asymmetric Prompt Adaptation for Few-Shot Industrial Anomaly Detection
AI 导读
研究者提出 Anchor and Adapt 两阶段提示词学习框架，将异常语义获取与目标正常外观适配分离：Stage I 从带标注辅助数据学习可迁移的正常与异常锚点，Stage II 固定锚点并用少量目标正常样本适配额外正常分支。在 MVTec-AD 与 VisA 跨数据集 1-shot、2-shot、4-shot 设置下，该框架取得有竞争力的检测与定位性能，且无需合成异常生成。
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