公开(公告)号：CN119313651A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202411484635.3

申请日：2024-10-23

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 丁刚毅 ,  白皓月 ,  安宇

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/54 ,  G06N3/045 ,  G06F16/583 ,  G06V10/764 ,  G06T3/4038 ,  G06V10/74 ,  G06N3/084 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明提供一种基于搜索引擎与人类指导的多模态零样本缺陷检测方法，通过基于关键词的搜索引擎自动获取外源背景图像，极大简化了背景图像的获取流程；同时，本发明通过引入纹理元网络增强文本特征提取器，使其能够结合外源图像中的纹理信息，在处理未见材质或未见缺陷类别时，实现对缺陷的精确分割，克服了现有技术在面对罕见缺陷时的局限性；也就是说，本发明通过引入多模态零样本学习方法，结合文本和外源纹理图像的特征对齐，解决了传统缺陷检测算法对大规模数据集的依赖问题。