Supervised Anomaly Detection

Dans le domaine de la vision par ordinateur, la détection supervisée d'anomalies est une tâche cruciale visant à former des modèles pour identifier les anomalies dans les données en utilisant un nombre limité d'échantillons anormaux et un grand nombre d'échantillons normaux. L'objectif de cette tâche est d'améliorer la sensibilité et la précision du modèle dans la détection de données anormales, en abordant le problème d'apprentissage déséquilibré dû à une répartition inégale des données. Cela la rend particulièrement précieuse dans des applications telles que la surveillance industrielle, le diagnostic médical et la protection de la sécurité.