Détection d'anomalie à 30% d'anomalie

Dans le domaine de la vision par ordinateur, la détection d'anomalies est une technologie clé visant à identifier des schémas anormaux dans les données. Cette tâche se concentre sur la détection d'anomalies non supervisée avec un taux d'anomalie de 30%, qui vise à identifier précisément les 30% des échantillons qui sont des anomalies au sein d'un jeu de données non étiqueté. La valeur d'application de cette tâche réside dans sa capacité à améliorer efficacement la réponse du système aux événements anormaux, ce qui la rend appropriée pour des scénarios tels que la surveillance industrielle, le diagnostic médical et la cybersécurité.