Mehrklassen-Anomalieerkennung

Multi-Class-Anomalieerkennung ist eine fortschrittliche Aufgabe, die das gemeinsame Lernen und Erkennen von Anomalien in mehreren Kategorien umfasst. Im Vergleich zur traditionellen Anomalieerkennung in einer einzelnen Kategorie kann sie in komplexen Datensätzen abnormalen Situationen umfassender identifizieren. Diese Aufgabe hat erheblichen Anwendungswert im Bereich der Computer Vision und kann die Robustheit und Genauigkeit von Systemen verbessern.