Anomalieerkennung bei 30% Anomalien

Im Bereich der Computer Vision ist die Anomalieerkennung eine Schlüsseltechnologie, die darauf abzielt, abnorme Muster in Daten zu identifizieren. Diese Aufgabe konzentriert sich auf die unüberwachte Anomalieerkennung mit einer Anomalierate von 30%, die darauf ausgelegt ist, die 30% der Stichproben, die Anomalien sind, in einem nicht gekennzeichneten Datensatz genau zu erkennen. Der Anwendungswert dieser Aufgabe liegt in ihrer Fähigkeit, die Reaktion des Systems auf abnorme Ereignisse effektiv zu verbessern, wodurch sie für Szenarien wie industrielle Überwachung, medizinische Diagnose und Cybersicherheit geeignet ist.