Détection d'anomalies à différentes pourcentages d'anomalies

La détection d'anomalies est une tâche cruciale en vision par ordinateur visant à identifier les échantillons dans un jeu de données qui s'écartent significativement des modèles normaux. Cette tâche se concentre sur la détection d'anomalies non supervisée avec des ratios d'anomalies variables, où les algorithmes apprennent automatiquement les modèles normaux sans données étiquetées et peuvent identifier efficacement les anomalies. Elle présente une valeur d'application importante dans des domaines tels que l'inspection de la qualité industrielle, le diagnostic médical et la surveillance de sécurité.