基于图文预训练模型的零样本异常检测方法、装置

本发明提供一种基于图文预训练模型的零样本异常检测方法、装置，包括：对待检测样本图像进行图像特征提取，得到待检测样本图像的局部特征和全局特征；调用大语言模型生成针对待检测样本图像的正常描述文本和异常描述文本；将正常描述文本、异常描述文本分别与手工编写的文本模板、自适应学习的文本模板结合，对结合后的文本进行文本特征提取处理，得到正常文本特征和异常文本特征；基于局部特征、正常文本特征和异常文本特征进行特征交互，得到异常分数图；基于异常分数的最大值、全局特征、正常文本特征和异常文本特征判断待检测样本图像中是否存在异常。本发明可以在无需样本图像中的物品类别先验数据的情况下有效完成零样本异常检测任务。