会议详情
活动背景
在工业制造、医疗以及安全领域,存在着大量需要进行异常检测的场景。现有的基于监督式的异常检测算法,往往因为缺乏足够的异常样本来进行模型训练,因此在实际场景使用中往往存在着较多的限制。而Anamolib就是一种新型的基于无监督式学习的开源异常检测库,它内部包含一系列的最先进的无监督式学习算法,完全依靠训练阶段对于正常样本形态的学习,并通过基于学习到的正常样本的分布来比较和识别异常样本。
Anomalib具有可复现、可延展、模块化、可提供实时性能的特点。为了方便开发者的使用,除了开源的公共数据集外,Anamolib提供了数据集接口,使得开发者可以方便的使用自定义数据集,去使用已有的开源模型或者训练新模型,同时提供了benchmarking基准测试工具,方便开发者在任意数据集上比较各种算法模型的效果,方便开发者选择效果最优的模型进行部署使用。
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