論文の概要: WMoE-CLIP: Wavelet-Enhanced Mixture-of-Experts Prompt Learning for Zero-Shot Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06313v1
• Date: Fri, 06 Mar 2026 14:16:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 13:17:45.892532
• Title: WMoE-CLIP: Wavelet-Enhanced Mixture-of-Experts Prompt Learning for Zero-Shot Anomaly Detection
• Title（参考訳）: WMoE-CLIP:ゼロショット異常検出のためのウェーブレット強化混合学習
• Authors: Peng Chen, Chao Huang,
• Abstract要約: ゼロショット異常検出(ZSAD)のためのウェーブレット強化実験用混合学習法を提案する。 変分オートエンコーダは、グローバルな意味表現をモデル化し、それらを多様な異常パターンへの適応性を高めるプロンプトに統合するために用いられる。 14の産業用および医療用データセットに対する実験により,提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.097817457018179
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-language models have recently shown strong generalization in zero-shot anomaly detection (ZSAD), enabling the detection of unseen anomalies without task-specific supervision. However, existing approaches typically rely on fixed textual prompts, which struggle to capture complex semantics, and focus solely on spatial-domain features, limiting their ability to detect subtle anomalies. To address these challenges, we propose a wavelet-enhanced mixture-of-experts prompt learning method for ZSAD. Specifically, a variational autoencoder is employed to model global semantic representations and integrate them into prompts to enhance adaptability to diverse anomaly patterns. Wavelet decomposition extracts multi-frequency image features that dynamically refine textual embeddings through cross-modal interactions. Furthermore, a semantic-aware mixture-of-experts module is introduced to aggregate contextual information. Extensive experiments on 14 industrial and medical datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデルは、最近ゼロショット異常検出(ZSAD)において強力な一般化を示しており、タスク固有の監督なしに見えない異常を検出することができる。 しかし、既存のアプローチは通常、複雑な意味論を捉えるのに苦労する固定されたテキストプロンプトに依存し、空間領域の特徴のみに焦点をあて、微妙な異常を検出する能力を制限する。 これらの課題に対処するために、我々はZSADのためのウェーブレット強化された実験用混合学習法を提案する。 具体的には、グローバルな意味表現をモデル化し、多様な異常パターンへの適応性を高めるプロンプトに統合するために、変分オートエンコーダが使用される。 ウェーブレット分解は、クロスモーダル相互作用を通じてテキスト埋め込みを動的に洗練する多周波画像特徴を抽出する。 さらに、コンテキスト情報を集約するために、セマンティック・アウェア・ミックス・オブ・エキスパート・モジュールが導入された。 14の産業用および医療用データセットに対する大規模な実験により,提案手法の有効性が示された。

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