Enhance the anomaly detection task
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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 30/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 活跃
- 领域
- data, machine-learning
调研方向
未指定任何仓库文件或测试。首先检查现有的异常检测任务和链接的 anomalib 模型概览，然后确定重命名以及数据集、范式、指标和方法数据的范围。完成的标准是，约定的 Visual Anomaly Detection 任务一致地包含所选信息。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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.
- 主要语言
- 没有语言数据
- 星标
- 11
- 派生
- 1
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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