FreqAnchorAD：通过频率偏差锚定进行无语言零样本异常检测

零样本异常检测（ZSAD）旨在在没有目标训练数据的情况下检测异常并定位看不见的目标域中的缺陷区域。最近的 ZSAD 方法建立在预训练的视觉模型（特别是 CLIP）的基础上，并根据文本提示或可学习的视觉表示构建正常和异常参考。这些方法主要在空间特征空间中执行异常辨别，其中纹理、边界和局部结构的细微变化可能与正常的外观变化相混淆。尽管在空间上不明显，但此类缺陷可能会破坏局部纹理规律性或边界连续性，从而导致跨频段的响应偏差。然而，现有的 ZSAD 方法没有明确模拟这些频率相关的特征。我们的图像域分析表明，局部缺陷在低、中、高频段表现出与正常参考的空间频率偏差，这表明异常证据并不普遍由高频响应主导。受这一观察的启发，我们提出了 FreqAnchorAD，这是一种频率感知框架，可以组织频率增强响应以进行相对于锚点的异常辨别。具体来说，局部频率补偿模块（LFCM）通过局部空间频率线索增强中间补丁标记。频率偏差锚投影仪（FDAP）是我们的核心辨别模块，它沿着源导出的通道坐标组织增强的响应，并通过与正常和异常锚的相对相似性来测量异常证据。最后，非对称锚监督（AAS）稳定了正常锚对齐，同时保留了不同的异常模式。对 13 个工业和医学基准的实验表明，FreqAnchorAD 在图像级异常识别和像素级缺陷定位方面实现了最先进的平均性能。