Anchor and Adapt：少样本工业异常检测的非对称提示适配

2026年10月7日，arXiv Computer Vision（一手）报道了“Anchor and Adapt：面向少样本工业异常检测的非对称提示词适配”。该工作提出一个两阶段提示词学习框架，将异常语义获取与目标正常外观适配分离：第一阶段从带标注的辅助数据中学习可迁移的正常与异常锚点；第二阶段固定这些锚点，仅使用少量目标正常样本适配额外的正常分支。目前报道仅介绍该框架的设计思路与流程，未披露实验结果、数据集或性能指标等进一步信息。

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