Hacktoberfest 2026：メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

Enhance the anomaly detection task

オープン
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評価

難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
初心者へのやさしさ
30/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
説明が足りない
活発さ
活発
領域
data, machine-learning

調査の方向性

リポジトリのファイルやテストは指定されていません。まず既存の異常検知タスクとリンク先の anomalib モデル概要を確認し、その後、名前変更の範囲と、データセット、レジーム、メトリクス、手法のデータの範囲を定義してください。合意された Visual Anomaly Detection タスクに選択した情報が一貫して含まれていれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

The current anomaly detection should be renamed to "Visual Anomaly Detection" I guess..
The most common regime is Single Class detection on MVTec AD, VisA, MVTec AD 2.
Some upcoming regimes are Few-Shot training on these datasets.
The most common metrics are Image AUROC, Segmentation AUROC, Image F1-Max, Segmentation F1 Max.

You find a good overview of historically important methods and some newer methods here: https://anomalib.readthedocs.io/en/lib-v2.6.2/markdown/guides/reference/models/image/index.html

Is there any chance to help with adding the data directly? It's a massive task for one person alone.

主要言語
言語のデータがありません
スター
11
フォーク
1
30日以内にマージされた PR はありません

環境構築

このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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