Add Image Anomaly Detetction benchmarks
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Tranquilla
- Ambito
- computer-vision, machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia esaminando la leaderboard della CVPR 2026 VAND 4.0 Challenge e gli approcci elencati, tra cui PaDiM, PatchCore, ReConPatch e AnomalyDINO. Chiarisci quali dataset, modelli e metriche di valutazione dovrebbe coprire il benchmark; il lavoro è considerato completato quando gli approcci basati sulle feature e quelli basati sulla ricostruzione vengono confrontati con i risultati attuali dello stato dell’arte.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
It would be nice to add some benchmarks for the (Image) Anomaly Detection task. The CVPR 2026 VAND 4.0 Challenge has just concluded (https://benchmark.mvtec.com/vand2026-leaderboard) and it would be interesting to see how the winning approaches compare to the current sota models like PaDiM, PatchCore, ReConPatch, AnomlayDINO, etc. It would also be interesting to see how feature-based models compare to reconstruction-based models. Thanks in advance!
- Lingua principale
- Nessun dato sulla lingua
- Stelle
- 11
- Fork
- 1
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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