論文の概要: Architectural Co-Design for Zero-Shot Anomaly Detection: Decoupling Representation and Dynamically Fusing Features in CLIP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07819v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 10:03:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:29.040861
• Title: Architectural Co-Design for Zero-Shot Anomaly Detection: Decoupling Representation and Dynamically Fusing Features in CLIP
• Title（参考訳）: ゼロショット異常検出のためのアーキテクチャ共設計:CLIPにおける表現の分離と動的融合
• Authors: Ke Ma, Jun Long, Hongxiao Fei, Liujie Hua, Yueyi Luo,
• Abstract要約: Zero-Shot Anomaly Detection (ZSAD) に適用した場合、VLM(Pre-trained Vision-Language Models) は重要な適応ギャップに直面している。 これらの制限には、特徴表現とクロスモーダルな融合を共同で洗練するアーキテクチャ共同設計フレームワークを通じて対処する。 提案手法はパラメータ効率のよいConv-LoRAアダプタを統合し,局所帰納バイアスを微細な表現に注入し,動的フュージョンゲートウェイ(DFG)を導入する。 多様な産業・医療ベンチマークの実験では、精度と堅牢性が向上し、この相乗的共設計が基礎モデルを密接な知覚タスクに頑健に適応させる上で重要であることを証明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.311892788311733
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pre-trained Vision-Language Models (VLMs) face a significant adaptation gap when applied to Zero-Shot Anomaly Detection (ZSAD), stemming from their lack of local inductive biases for dense prediction and their reliance on inflexible feature fusion paradigms. We address these limitations through an Architectural Co-Design framework that jointly refines feature representation and cross-modal fusion. Our method integrates a parameter-efficient Convolutional Low-Rank Adaptation (Conv-LoRA) adapter to inject local inductive biases for fine-grained representation, and introduces a Dynamic Fusion Gateway (DFG) that leverages visual context to adaptively modulate text prompts, enabling a powerful bidirectional fusion. Extensive experiments on diverse industrial and medical benchmarks demonstrate superior accuracy and robustness, validating that this synergistic co-design is critical for robustly adapting foundation models to dense perception tasks.
• Abstract（参考訳）: ゼロショット異常検出(ZSAD)に適用した場合、事前学習された視覚言語モデル(VLM)は、密集予測のための局所誘導バイアスの欠如と、非フレキシブルな特徴融合パラダイムへの依存から、大きな適応ギャップに直面している。 これらの制限には、特徴表現とクロスモーダルな融合を共同で洗練するアーキテクチャ共同設計フレームワークを通じて対処する。 提案手法は,パラメータ効率のよい畳み込み低ランク適応(Conv-LoRA)アダプタを統合し,局所帰納バイアスを微粒化表現に注入し,動的融合ゲートウェイ(DFG)を導入し,テキストプロンプトを適応的に調整し,強力な双方向融合を実現する。 多様な産業と医療のベンチマークに関する大規模な実験は、精度と堅牢性に優れており、この相乗的共設計が基礎モデルを密接な知覚タスクに頑健に適応するために重要であることを証明している。

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