Semi Supervised Anomaly Detection

La Détection d'Anomalies Semi-supervisée est une technique visant à identifier des échantillons anormaux avec une quantité limitée de données étiquetées. Elle vise à améliorer la précision et l'efficacité de la détection d'anomalies en combinant une petite quantité de données étiquetées avec une grande quantité de données non étiquetées. Cette méthode peut reconnaître efficacement des modèles anormaux dans les images et les vidéos dans le domaine de la vision par ordinateur, et présente une large gamme de valeurs d'application, notamment pour la détection de comportements anormaux dans les systèmes de surveillance et la détection de défauts dans la production industrielle.