Semi Supervised Anomaly Detection

Semi-supervised Anomaly Detection是一种在有限标注数据下检测异常样本的技术，通过结合少量已标注数据和大量未标注数据，旨在提高异常检测的准确性和效率。该方法在计算机视觉领域中，能够有效识别图像和视频中的异常模式，具有广泛的应用价值，如监控系统中的异常行为检测、工业生产中的缺陷检测等。