論文の概要: Anomalib: A Deep Learning Library for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08341v1
• Date: Wed, 16 Feb 2022 21:15:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-18 14:34:27.545937
• Title: Anomalib: A Deep Learning Library for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: Anomalib: 異常検出のためのディープラーニングライブラリ
• Authors: Samet Akcay, Dick Ameln, Ashwin Vaidya, Barath Lakshmanan, Nilesh Ahuja, Utku Genc
• Abstract要約: Anomalibは、ベンチマークで最高のパフォーマンスを達成する最先端の異常検出アルゴリズムを含む。 Anomalibは、特定のニーズに合わせてカスタマイズ可能なカスタムアルゴリズムを設計するためのコンポーネントを提供する。 ライブラリはまた、リアルタイムデプロイメントのためのOpenVINOモデルの最適化と量子化もサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.39146761527401414
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces anomalib, a novel library for unsupervised anomaly detection and localization. With reproducibility and modularity in mind, this open-source library provides algorithms from the literature and a set of tools to design custom anomaly detection algorithms via a plug-and-play approach. Anomalib comprises state-of-the-art anomaly detection algorithms that achieve top performance on the benchmarks and that can be used off-the-shelf. In addition, the library provides components to design custom algorithms that could be tailored towards specific needs. Additional tools, including experiment trackers, visualizers, and hyper-parameter optimizers, make it simple to design and implement anomaly detection models. The library also supports OpenVINO model optimization and quantization for real-time deployment. Overall, anomalib is an extensive library for the design, implementation, and deployment of unsupervised anomaly detection models from data to the edge.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非教師付き異常検出および局所化のための新しいライブラリであるAnomalibを紹介する。 再現性とモジュール性を念頭に置いて,このオープンソースライブラリは,文献からのアルゴリズムと,プラグイン・アンド・プレイアプローチによる独自の異常検出アルゴリズムを設計するためのツールセットを提供する。 Anomalibは最先端の異常検出アルゴリズムで構成されており、ベンチマーク上で最高のパフォーマンスを達成し、既定で使用できる。 さらにライブラリは、特定のニーズに合わせてカスタマイズ可能なカスタムアルゴリズムを設計するためのコンポーネントを提供する。 実験トラッカー、ビジュアライザ、ハイパーパラメータオプティマイザなどの追加ツールにより、異常検出モデルの設計と実装が簡単になる。 ライブラリはまた、リアルタイムデプロイメントのためのOpenVINOモデルの最適化と量子化もサポートする。 全体として、anomalibはデータからエッジへの教師なし異常検出モデルの設計、実装、デプロイのための広範なライブラリである。

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