Anomaly Classification

La classification d'anomalies est une technique dans le domaine de la vision par ordinateur qui vise à identifier et classifier des motifs anormaux. Elle est conçue pour détecter des échantillons anormaux qui s'écartent de la norme au sein d'un grand ensemble de données normales. Cette technologie entraîne des modèles à apprendre les caractéristiques des échantillons normaux, permettant ainsi une reconnaissance et une classification efficaces des anomalies. La classification d'anomalies est largement utilisée dans des domaines tels que l'inspection de qualité industrielle, le diagnostic médical et la surveillance de sécurité. Elle améliore efficacement la précision de détection et la rapidité de réponse aux événements anormaux, réduit les taux de fausses alertes et de détections manquées, et augmente la fiabilité et la sécurité globales des systèmes.