[논문리뷰] MuSc-V2: Zero-Shot Multimodal Industrial Anomaly Classification and Segmentation with Mutual Scoring of Unlabeled Samples이 논문은 훈련 데이터셋의 라벨링 없이 산업 제품의 2D 이미지와 3D 포인트 클라우드에서 제로샷(zero-shot) 이상 분류(AC) 및 세분화(AS) 를 수행하는 것을 목표로 합니다.#Review#Zero-Shot Learning#Anomaly Detection#Anomaly Segmentation#Multimodal#Industrial Inspection#Mutual Scoring#Unsupervised Learning#Transformer2025년 11월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] No Label Left Behind: A Unified Surface Defect Detection Model for all Supervision Regimes본 논문은 기존 표면 결함 감지 모델들이 특정 감독 시나리오에 제한되거나 다양한 데이터 주석 유형(비지도, 약지도, 혼합, 완전 지도)에 적응하기 어려운 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Surface Defect Detection#Anomaly Detection#Mixed Supervision#Deep Learning#Industrial Inspection#Unified Model2025년 9월 2일댓글 수 로딩 중