FreqPrompt-AD: Frequency-guided local semantic prompting for zero-shot industrial anomaly detection and segmentation
본 논문은 CLIP 스타일 모델의 전역적 이미지-텍스트 정렬의 한계를 극복하기 위해 주파수 유도 국소 의미론적 프롬프팅을 활용함으로써 제로샷 산업 이상 탐지 및 분할 성능을 향상시키는 학습이 필요 없는 프레임워크인 FreqPrompt-AD를 제안하며, 이를 통해 여러 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성한다.