多クラス異常検出
多クラス異常検出は、複数のカテゴリにまたがる異常を同時に学習し検出する高度なタスクです。伝統的な単一カテゴリの異常検出と比較して、複雑なデータセットにおける異常状況をより包括的に特定できます。このタスクはコンピュータビジョン分野において重要な応用価値を持ち、システムの堅牢性と精度を向上させる能力があります。
多クラス異常検出は、複数のカテゴリにまたがる異常を同時に学習し検出する高度なタスクです。伝統的な単一カテゴリの異常検出と比較して、複雑なデータセットにおける異常状況をより包括的に特定できます。このタスクはコンピュータビジョン分野において重要な応用価値を持ち、システムの堅牢性と精度を向上させる能力があります。