Kas yra feature ensembling Anomalib?

Feature ensembling в Anomalib — это метод объединения признаков (features), полученных из разных моделей или разных уровней одной модели, для улучшения качества обнаружения аномалий.

Идея в том, что разные признаки могут содержать разную информацию об объекте, и их комбинирование позволяет повысить точность и устойчивость детектора аномалий.

В Anomalib это реализуется путем извлечения признаков из нескольких слоев нейросети или из разных моделей, а затем объединения этих признаков (например, конкатенацией или усреднением) перед подачей в классификатор или детектор аномалий.

Такой подход помогает лучше выявлять сложные аномалии, которые могут быть неочевидны при использовании одного набора признаков.