Self Supervised Anomaly Detection

La Détection d'Anomalies Auto-Supervisée est une tâche importante dans le domaine de la vision par ordinateur, visant à détecter des phénomènes anormaux dans des images ou des vidéos grâce à des méthodes d'apprentissage auto-supervisé, sans nécessiter de données étiquetées. L'objectif de cette tâche est de développer un modèle capable d'identifier automatiquement les écarts par rapport aux modèles normaux, jouant ainsi un rôle crucial dans des scénarios tels que l'inspection industrielle, le diagnostic médical et la surveillance de sécurité, en améliorant la robustesse et la fiabilité des systèmes.