如何設計更加鲁棒的跨模態學習機制,以應對不同類型的異常?
設計更加魯棒的跨模態學習機制以應對不同類型的異常，可以考慮以下幾個方面：
多層次特徵提取：利用多層次特徵提取技術，從不同層次的視覺特徵中提取信息，這樣可以捕捉到異常的細微變化。這可以通過改進LTC（Locality-enhanced Token Compression）機制來實現，進一步強化對細粒度異常的檢測能力。
對比學習：引入對比學習的思想，通過比較正常樣本和異常樣本之間的特徵差異，來增強模型對異常的識別能力。這種方法可以幫助模型學習到更具區分性的特徵表示。
多模態數據增強：在訓練過程中，使用數據增強技術來生成多樣化的視覺和文本數據，這樣可以提高模型對不同類型異常的適應能力。例如，對圖像進行隨機裁剪、旋轉或顏色變換，並相應地調整文本描述。
集成學習：考慮使用集成學習方法，將多個模型的預測結果進行融合，以提高整體的檢測準確性和魯棒性。這樣可以減少單一模型在特定異常類型上的偏差，從而提升整體性能。