Источник записи
Реестр моделей РоссииУказанный источник не подтверждает владение или качество.
Открыть исходные данныеМодели и API
Технический интерфейс поставщика registry.cit.gov.ru. Точное назначение стоит уточнить в первоисточнике.
Указанный поставщик: registry.cit.gov.ru
Указанный источник не подтверждает владение или качество.
Открыть исходные данныеПокрытие 0% · technical-v2
Опубликованные отзывы не смешиваются с техническими наблюдениями.
Перейти к отзывамСтатус относится только к проверенному адресу, а не ко всему сервису.
Открыть историюТехнический интерфейс поставщика registry.cit.gov.ru. Точное назначение стоит уточнить в первоисточнике.
Модели и API
registry.cit.gov.ru
Скачивание
Опубликованных отзывов пока нет
Новые отзывы пока не принимаются.
История проверок пока не опубликована.
В доступной истории проблем нет.
Показываем только значения и основания, которые есть в текущей записи.
Каждое наблюдение относится к конкретному адресу.
В записи нет адреса для технической проверки.
1AnomalyGPTЭто данные указанного источника. Они не являются подтверждением владельца или независимой оценкой качества.
**AnomalyGPT** — это первый метод промышленного обнаружения аномалий (IAD) на основе крупных визуально-языковых моделей (LVLM), который позволяет обнаруживать аномалии на промышленных изображениях без необходимости ручной установки пороговых значений. Существующие методы IAD могут предоставлять только оценку аномальности и требуют ручной настройки порога, в то время как существующие LVLM не способны обнаруживать аномалии на изображении. AnomalyGPT может не только указать на наличие и местоположение аномалии, но также предоставить информацию об изображении. Мы используем предварительно обученный кодировщик изображений и большую языковую модель (LLM) для согласования изображений IAD и соответствующих им текстовых описаний с помощью симулированных данных аномалий. Мы применяем легковесный декодер изображений на основе сопоставления визуально-текстовых признаков для получения результата локализации, а также разрабатываем модуль обучения подсказкам для предоставления LLM мелкозернистой семантики и донастраиваем LVLM с использованием встраиваний подсказок. Наш метод также может обнаруживать аномалии на ранее не встречавшихся объектах при наличии нескольких нормальных образцов.
Открыть запись указанного источникаОткроется в новой вкладкеru_ml_registryПубличную запись можно уточнить через поддержку, не скрывая историю источника и наблюдений. Проверка связи с сервисом и формальный спор пока не запущены.
Снимок получен: 9 авг. 2026 г., 18:36 UTC.