16. Mai 2025 | News | MVTec
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.
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.
Weitere Informationen zur VAND 2025 finden Sie auf folgender Website.
Veröffentlicht am: 16. Mai 2025