Détection d'anomalies multi-classe

La détection d'anomalies multi-classe est une tâche avancée qui consiste à apprendre et détecter simultanément des anomalies dans plusieurs catégories. Comparée à la détection d'anomalies traditionnelle à une seule catégorie, cette approche peut identifier de manière plus complète les situations anormales dans des jeux de données complexes. Cette tâche présente une valeur d'application considérable dans le domaine de la vision par ordinateur, en améliorant la robustesse et la précision des systèmes.