Buchumschlag

A SAM-guided Two-stream Lightweight Model for Anomaly Detection

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Li, Chenghao, Qi, Lei, Geng, Xin
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

NormAUG: Normalization-guided Augmentation for Domain Generalization
von: Qi, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

KairosAD: A SAM-Based Model for Industrial Anomaly Detection on Embedded Devices
von: Khan, Uzair, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Frequency-Guided Diffusion Model with Perturbation Training for Skeleton-Based Video Anomaly Detection
von: Tan, Xiaofeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Zero-Shot Anomaly Detection: CLIP-SAM Collaboration with Cascaded Prompts
von: Hou, Yanning, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SAM-LAD: Segment Anything Model Meets Zero-Shot Logic Anomaly Detection
von: Peng, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CILP-FGDI: Exploiting Vision-Language Model for Generalizable Person Re-Identification
von: Zhao, Huazhong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SAM-FNet: SAM-Guided Fusion Network for Laryngo-Pharyngeal Tumor Detection
von: Wei, Jia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Lightweight Video Anomaly Detection Model with Weak Supervision and Adaptive Instance Selection
von: Wang, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

SAM-COD: SAM-guided Unified Framework for Weakly-Supervised Camouflaged Object Detection
von: Chen, Huafeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Evaluating SAM2's Role in Camouflaged Object Detection: From SAM to SAM2
von: Tang, Lv, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CLIP-DFGS: A Hard Sample Mining Method for CLIP in Generalizable Person Re-Identification
von: Zhao, Huazhong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MiniMaxAD: A Lightweight Autoencoder for Feature-Rich Anomaly Detection
von: Wang, Fengjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SAM3-Assisted Training of Lightweight YOLO Models for Precision Pig Farming
von: Faria, Marcos Vinicius Mendes, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SAM-MI: A Mask-Injected Framework for Enhancing Open-Vocabulary Semantic Segmentation with SAM
von: Chen, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Two-stream Beats One-stream: Asymmetric Siamese Network for Efficient Visual Tracking
von: Zhu, Jiawen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ClipSAM: CLIP and SAM Collaboration for Zero-Shot Anomaly Segmentation
von: Li, Shengze, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Lightweight 3D Anomaly Detection Method with Rotationally Invariant Features
von: Liang, Hanzhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SAM-Swin: SAM-Driven Dual-Swin Transformers with Adaptive Lesion Enhancement for Laryngo-Pharyngeal Tumor Detection
von: Wei, Jia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

WeakMedSAM: Weakly-Supervised Medical Image Segmentation via SAM with Sub-Class Exploration and Prompt Affinity Mining
von: Wang, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

VarAD: Lightweight High-Resolution Image Anomaly Detection via Visual Autoregressive Modeling
von: Cao, Yunkang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SAM-DAQ: Segment Anything Model with Depth-guided Adaptive Queries for RGB-D Video Salient Object Detection
von: Lin, Jia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

HGO-YOLO: Advancing Anomaly Behavior Detection with Hierarchical Features and Lightweight Optimized Detection
von: Zheng, Qizhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PanoSAM2: Lightweight Distortion- and Memory-aware Adaptions of SAM2 for 360 Video Object Segmentation
von: Xiao, Dingwen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Seismic Fault SAM: Adapting SAM with Lightweight Modules and 2.5D Strategy for Fault Detection
von: Chen, Ran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

De-LightSAM: Modality-Decoupled Lightweight SAM for Generalizable Medical Segmentation
von: Xu, Qing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ToCoAD: Two-Stage Contrastive Learning for Industrial Anomaly Detection
von: Liang, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Group-Mix SAM: Lightweight Solution for Industrial Assembly Line Applications
von: Liang, Wu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

One-Shot Knowledge Transfer for Scalable Person Re-Identification
von: Li, Longhua, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SAM-guided Graph Cut for 3D Instance Segmentation
von: Guo, Haoyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Promptable Anomaly Segmentation with SAM Through Self-Perception Tuning
von: Yang, Hui-Yue, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Weakly Supervised Camouflaged Object Detection Based on the SAM Model and Mask Guidance
von: Li, Xia, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Correspondence as Video: Test-Time Adaption on SAM2 for Reference Segmentation in the Wild
von: Wang, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SAM-Lightening: A Lightweight Segment Anything Model with Dilated Flash Attention to Achieve 30 times Acceleration
von: Song, Yanfei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

VETime: Vision Enhanced Zero-Shot Time Series Anomaly Detection
von: Yang, Yingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Survey on Segment Anything Model (SAM): Vision Foundation Model Meets Prompt Engineering
von: Zhang, Chaoning, et al.
Veröffentlicht: (2023)

From SAM to DINOv2: Towards Distilling Foundation Models to Lightweight Baselines for Generalized Polyp Segmentation
von: Agnihotri, Shivanshu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Language-guided Open-world Video Anomaly Detection under Weak Supervision
von: Liu, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DiffusionAD: Norm-guided One-step Denoising Diffusion for Anomaly Detection
von: Zhang, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Topo-R1: Detecting Topological Anomalies via Vision-Language Models
von: Xu, Meilong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Triad: Empowering LMM-based Anomaly Detection with Vision Expert-guided Visual Tokenizer and Manufacturing Process
von: Li, Yuanze, et al.
Veröffentlicht: (2025)