一种基于跨模态自适应交互的少样本工业异常检测方法

本发明公开了一种基于跨模态自适应交互的少样本工业异常检测方法，根据对齐后的最终特征，正常语义投影，异常语义投影，优化后的视觉特征以及优化后的文本特征计算总损失，并利用总损失对工业异常检测模型参数更新，得到训练好的工业异常检测模型；将待检测的工业图像输入训练好的工业异常检测模型，得到对齐后的最终特征，异常语义投影、优化后的视觉特征以及优化后的文本特征，用于判断待检测的工业图像异常情况。本发明在仅需少量正常样本的条件下，即可显著增强模型对正常与异常特征的区分能力，降低对标注数据的依赖，为智能制造提供一种高精度、低成本且可快速部署的工业异常检测解决方案。