基于多源专家评分的零样本工业异常分类与分割系统及方法

本发明属于图像识别技术领域，公开了一种基于多源专家评分的零样本工业异常分类与分割系统及方法，该系统包括多源特征提取器，用于通过两个以上预训练的特征提取模型分别对待检测图像进行特征提取，得到两个以上的图像源特征；专家评分模块，依据专家委员，获得各图像源特征中的异常评分向量；级联融合模块，用于对各图像源特征的异常评分向量进行级联融合处理，得到融合异常评分向量，并依据融合异常评分向量生成最终的异常评分图，包括异常分类评分和异常分割输出。本发明不仅有效缓解不同域的差异，而且提升了系统异常识别的准确性，并保证了推理速度，提升了在异常检测中的整体性能，有望在工业图像检测中得到广泛使用。