A VLM-based Method for Visual Anomaly Detection in Robotic Scientific Laboratories
基于VLM的方法用于机器人科学实验室中的视觉异常检测
机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University(清华大学计算机科学与技术系) ; School of Physics and Electronic Information, Yantai University(烟台大学物理与电子信息学院) ; School of Computer and Big Data, Fuzhou University(福州大学计算机与大数据学院) ; Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学自动化系)
专题命中 机器人数据与评测 :robotic(title);分类 cs.CV
AI总结 本文提出基于VLM的视觉推理方法,通过四个逐步信息提示配置实现多级监督,构建了专用视觉基准以评估其在科学流程异常检测中的有效性,实验表明提供更多上下文信息可提升检测准确率。