論文の概要: ACD-CLIP: Decoupling Representation and Dynamic Fusion for Zero-Shot Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07819v4
• Date: Mon, 01 Sep 2025 10:06:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-03 14:24:52.601131
• Title: ACD-CLIP: Decoupling Representation and Dynamic Fusion for Zero-Shot Anomaly Detection
• Title（参考訳）: ACD-CLIP:ゼロショット異常検出のためのデカップリング表現と動的融合
• Authors: Ke Ma, Jun Long, Hongxiao Fei, Liujie Hua, Yiran Qian, Zhen Dai, Yueyi Luo,
• Abstract要約: ゼロショット異常検出(ZSAD)によるVLMの事前訓練 それらは密度予測に必要な局所帰納バイアスを欠き、非フレキシブルな特徴融合パラダイムを採用している。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.252679758126586
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pre-trained Vision-Language Models (VLMs) struggle with Zero-Shot Anomaly Detection (ZSAD) due to a critical adaptation gap: they lack the local inductive biases required for dense prediction and employ 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 proposes 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）: 事前訓練されたビジョン・ランゲージモデル(VLM)は、ゼロショット異常検出(ZSAD)に致命的な適応ギャップがあるため、密集予測に必要な局所的な帰納バイアスを欠き、非フレキシブルな特徴融合パラダイムを採用する。 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。 パラメータ効率のよい畳み込み型低ランク適応(Conv-LoRA)アダプタを提案するとともに,テキストプロンプトを適応的に調整する動的融合ゲートウェイ(DFG)を導入し,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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