(python)一个异常检测库,包含最先进的算法和功能,例如实验管理、超参数优化和边缘推理

上传者: wq6qeg88 | 上传时间: 2022-05-11 09:04:51 | 文件大小: 2.77MB | 文件类型: ZIP
一个异常检测库,包含最先进的算法和功能,例如实验管理、超参数优化和边缘推理。 Anomalib 是一个深度学习库,旨在收集最先进的异常检测算法,用于在公共和私有数据集上进行基准测试。Anomalib 提供了最近文献中描述的几种即用型异常检测算法的实现,以及一组有助于开发和实现自定义模型的工具。该库非常关注基于图像的异常检测,该算法的目标是识别异常图像或数据集中图像中的异常像素区域。Anomalib 不断更新新算法和训练/推理扩展,所以请继续检查! 主要特点: 最大的即用型深度学习异常检测算法和基准数据集的公共集合。 基于PyTorch Lightning的模型实现,以减少样板代码并将实现工作限制在基本要素上。 所有模型都可以导出到OpenVINO中间表示 (IR),以在英特尔硬件上进行加速推理。 一组推理工具,用于快速轻松地部署标准或自定义异常检测模型。

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