Какие методы anomaly detection для изображений (PaDiM, PatchCore)?
Ответ от нейросети
sobes.tech AI
PaDiM и PatchCore — современные методы обнаружения аномалий на изображениях, основанные на анализе патчей (небольших фрагментов изображения).
-
PaDiM (Patch Distribution Modeling) строит статистическую модель распределения признаков патчей нормальных изображений, используя многомерное нормальное распределение. При проверке новых изображений метод оценивает, насколько патчи отклоняются от нормального распределения, выявляя аномалии.
-
PatchCore использует кэширование репрезентаций патчей нормальных изображений и применяет метод ближайших соседей для оценки аномалий. Для каждого патча тестового изображения вычисляется расстояние до ближайших патчей из нормального набора, что позволяет выявлять отклонения.
Оба метода эффективны для задач, где аномалии локализованы и требуют детального анализа мелких областей изображения.