clip 异常检测

### CLIP 模型在异常检测中的应用 CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training) 是一种多模态预训练模型，能够理解图像和文本之间的关系。对于异常检测任务而言，CLIP 可以通过其强大的表征能力来识别正常样本与异常样本的区别。利用 CLIP 进行异常检测的一个常见策略是基于特征空间的距离度量来进行分类。具体来说，在给定一组正常的训练样本之后，可以计算这些样本经过 CLIP 编码后的平均向量作为正类中心；当测试新样本时，则测量该样本编码后得到的向量与此正类中心间的距离，如果超过一定阈值则判定为异常[^1]。此外，还可以采用对比学习的方式增强 CLIP 对于特定领域内的异常感知能力。例如，可以通过构建包含大量正常实例及其对应描述的任务导向型数据集，并让 CLIP 学习区分不同类型的输入模式。这样不仅有助于提高模型泛化性能，还能更好地适应实际应用场景下的需求变化[^2]。 ```python import torch from clip import load as load_clip device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model, preprocess = load_clip("ViT-B/32", device=device) def compute_anomaly_score(image_tensor): with torch.no_grad(): image_features = model.encode_image(image_tensor.to(device)) normal_center = ... # 预先计算好的正常类别中心 anomaly_score = torch.norm((image_features - normal_center), dim=-1).item() return anomaly_score ```

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