LLM 在零样本异常检测中的能力揭示
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文介绍了一种训练无关的方法 ALFA，旨在解决零射击视觉异常检测的挑战，包括生成信息性的异常提示和精确的异常定位，通过利用大型语言模型的能力和全局到局部的图像 - 文本对齐。与最先进的零射击视觉异常检测方法相比，在 MVTec AD 和 VisA 数据集上，ALFA 取得了显著的 12.1% 和 8.9% 的性能改进。
该研究探索了大型多模型的效能，使用特定数据集设计的提示词，通过LMMs执行图像分类任务，并研究了LLVAs的零样本学习能力。实验结果表明模型在多个数据集上取得了显著性能，无需微调即可达到高分类准确率。细调后模型在面部照片和自闭症儿童的数据集上表现出显著改进，展示了LLVAs的变革潜力和多样应用。
