[Paper Review] AdaCLIP: Adapting CLIP with Hybrid Learnable Prompts for Zero-Shot Anomaly Detection

발표자 : 서울대학교 산업공학과 DSBA 연구실 석사과정 손준영([e-mail])
1. 논문 제목 : AdaCLIP: Adapting CLIP with Hybrid Learnable Prompts for Zero-Shot Anomaly Detection
2. 논문 링크 : arxiv.org/abs/...
3. 인용 수 : 1회(2024년 10월 1일 기준)
4. 요약
- 보조 데이터셋을 활용해 사전 학습된 CLIP을 Zero-Shot Anomaly Detection(ZSAD)에 Adapting하는 방법론
- 사전 학습된 CLIP의 Image/Text Encoder 내 Transformer Layer를 Hybrid Prompt로 구성된 Prompting Layer로 대체
- Hybrid Semantic Fusion(HSF) 모듈을 통해 Semantic-Rich Image Embedding을 추출하여 Image-Level Anomaly Detection 성능 향상
- Industrial 및 Medical 도메인으로 구성된 14가지의 데이터셋에서 대부분 좋은 성능(Image/Pixel-Level)을 보임