WinCLIP

用 CLIP 实现零样本工业异常检测，无需训练样本即可定位缺陷

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 13 🐛 待处理 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 75
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，GPL-3.0许可证，可自由使用，无付费版本。

项目预览

WinCLIP 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队mala-lab
GitHubhttps://github.com/mala-lab/WinCLIP
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，GPL-3.0许可证，可自由使用，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议GPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型anomaly-detection,clip,few-shot-anomaly-detection,foundation-models,vision-language-model,zero-shot-anomaly-detection
GitHub 星标★ 75
上线时间2024-03-11 00:00:00
代码更新2025-07-17
仓库体积1.4 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

WinCLIP 是 CVPR 2023 论文《WinCLIP: Zero-/few-shot anomaly classification and segmentation》的官方开源实现，旨在解决工业视觉质检中异常样本稀缺的问题。它利用预训练的视觉-语言模型（如 CLIP），通过窗口级特征对齐和文本提示，在无需或仅需少量正常样本的情况下，完成异常分类和像素级分割。核心能力包括：零样本异常检测（仅用文本描述正常/异常）、少样本适配（支持 k-shot 正常样本微调）、多尺度窗口特征融合提升定位精度。项目代码基于 PyTorch，提供推理和评估脚本，并复现了论文中的性能。当前星标 73，属于早期项目，但代码结构清晰，适合研究参考。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 75

核心亮点

  • 完整复现论文方法，零样本和少样本性能与原文一致，可靠性高
  • 利用 CLIP 的文本-图像对齐，支持灵活的自然语言异常描述
  • 窗口级特征提取和融合策略，在 MVTec AD 等基准上分割精度领先

不足之处

  • 依赖大型预训练模型，推理速度较慢，不适合实时场景
  • 文档和示例较少，社区支持待观察

适用场景

  • 工业质检：检测产品表面缺陷（划痕、污渍）并定位
  • 制造业产线：在无缺陷样本时快速建立异常检测基线
  • 学术研究：作为零样本异常检测的基线方法对比

替代项目

PatchCore、SPADE、PaDiM

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