[Paper Review] AnomalyCLIP: Object-agnostic Prompt Learning for Zero-shot Anomaly Detection

발표자 : 서울대학교 산업공학과 DSBA 연구실 석사과정 손준영([e-mail])
1. 논문 제목 : AnomalyCLIP: Object-agnostic Prompt Learning for Zero-shot Anomaly Detection
2. 논문 링크 : arxiv.org/abs/...
3. 인용 수 : 40회(2024년 9월 29일 기준)
4. 요약
- Industrial AD 데이터셋을 활용한 지도 학습으로 사전 학습된 CLIP을 Zero-Shot Anomaly Detection(ZSAD)에 Adapting하는 방법론
- 객체에 상관없이 이미지 내 일반적인 정상/비정상 조건을 포착하는 Object-Agnostic Text Prompt를 Glocal Context Optimization을 통해 학습
- Industrial 및 Medical 도메인에 해당하는 17개의 데이터셋에서 우수한 Image-/Pixel-Level AD 성능을 보임