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Advancing Anomaly Detection: VAND 2025 Challenge bei der CVPR 2025

Wir freuen uns, die Visual Anomaly and Novelty Detection (VAND) 2025 Challenge anzukündigen, eine spannende Veranstaltung im Rahmen der CVPR 2025. Diese von Voxel51, Intel und MVTec gesponserte Challenge hat zum Ziel, die Grenzen der Anomalieerkennung in industriellen Anwendungen zu erweitern.

Track 1: Adapt & Detect

Dieser Track stellt den Datensatz MVTec AD 2 vor, der entwickelt wurde, um Algorithmen zur Anomalieerkennung unter realen Bedingungen weiterzuentwickeln. Er umfasst acht neue, anspruchsvolle Szenarien und ermöglicht Tests hinsichtlich Verteilungsverschiebungen, die durch unterschiedliche Lichtverhältnisse verursacht werden. Der Schwerpunkt liegt auf Robustheit und Anpassungsfähigkeit, wobei Modelle gefördert werden, die Anomalien ohne Vorkenntnisse über Defekte erkennen können.

Track 2: VLM Anomaly Challenge

Hier arbeiten die Teilnehmer mit dem MVTec LOCO AD-Datensatz, um strukturelle und logische Anomalien in industriellen Produkten zu erkennen. Dieser Track eignet sich ideal für die Erforschung von Few-Shot-Learning und Vision-Language-Modellen, die sowohl physische Defekte als auch semantische Inkonsistenzen angehen.

Warum teilnehmen?

  • Präsentieren Sie Ihre Lösungen für die Anomalieerkennung in der Praxis
  • Gewinnen Sie wertvolle Preise und präsentieren Sie Ihre Arbeit auf dem VAND-Workshop auf der CVPR 2025
  • Arbeiten Sie mit führenden Unternehmen und Forschern auf diesem Gebiet zusammen

Wichtige Termine

  • Veröffentlichung des MVTec AD 2-Datensatzes: 1. April 2025
  • Challenge-Zeitraum: 7. April – 26. Mai 2025
  • Bekanntgabe der Ergebnisse: 3. Juni 2025

Weitere Informationen zur VAND 2025 finden Sie auf folgender Website.