Supervised Anomaly Detection

Im Bereich der Computer Vision ist die überwachte Anomalieerkennung eine wichtige Aufgabe, bei der Modelle trainiert werden, Anomalien in Daten mit einer begrenzten Anzahl von abnormen Stichproben und einer großen Anzahl von normalen Stichproben zu identifizieren. Das Ziel dieser Aufgabe besteht darin, die Sensibilität und Genauigkeit des Modells bei der Erkennung anomaler Daten zu verbessern und das Problem des natürlichen Lernungleichgewichts aufgrund ungleicher Datenverteilung anzugehen. Dies macht sie besonders wertvoll für Anwendungen wie industrielle Überwachung, medizinische Diagnose und Sicherheitsschutz.