复旦团队多模态融合检测入选CVPR2025工业异常检测新突破
多模态融合检测，工业异常检测领域新突破！
复旦大学、荣旗工业科技、腾讯优图实验室、上海交通大学、上海海洋大学等机构联合发布高精度多模态数据集Real-IAD D³，并基于此数据集提出了一种创新的多模态融合检测方法。
相关成果已被计算机视觉顶会CVPR 2025收录。
在工业生产中，异常检测是确保产品质量和安全的关键环节。然而，现有的异常检测方法在面对复杂工业环境时，常常因为数据集的局限性而难以达到理想的检测效果。
为了突破这一瓶颈，研究人员们精心打造了 Real-IAD D³ 数据集，它不仅涵盖了高分辨率的 RGB 图像，还加入了伪 3D 光度立体图像和微米级精度的 3D 点云数据，为异常检测提供了更丰富的信息。
