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文档简介
YiyueLi.One-to-Normal:PersonalizationforFew-shotDetection.InTheThirty-eighth文.2npp在存储库M中；将所述测试图像与所述正常图像样本集对比得到的对比分数SN计算方法如38.一种应用权利要求1_7任一项所述多模态小样本数据驱动的异常检测系统进行异常分别将所述测试图像与所述定制图像对比，将所述测试图4[0004]但是最新的这类小样本异常检测工作在视觉方面都是将几张正常图像(参考图[0006]针对现有技术的问题，本发明提供一种多模态小样本数据驱动的异常检测方法、5pp存储在存储库M中；将所述测试图像与所述正常图像样本集对比得到的对比分数SN计算方[0026]和/或，将所述测试图像与正常图像样本集对比得到的对比分数Stext计算方法如6[0033]本发明还提供一种应用上述多模态小样本数据驱动的异常检测系统进行异常检[0036]分别将所述测试图像与所述定制图像对比，将所述测试图像与所述文字描述对7其部位。散模型在文本提示c条件下学习正态图像的分布，从而可以用于后续步骤中转化定制图像[0059]本实施例提出一到正常的定制转化策略是为了将一个测试图像转换为与其相似8[0066]测试图像与定制图像的对比：本实施例将CLIP模型的图像编码器分成n个多特征[0077]其中，Ascore为融合后的分数，α、β分别为权重。作为一种优选的方式，默认。9[0081]我们将我们提出的将本实施例的方法与各种现有文献报道的最先进的异常检测[0091]从表中可以得出，在工业数据集中本实施例的方
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