open-edge-platform/anomalib

解決する課題

Anomalibは、ディープラーニングによる異常検知アルゴリズムのベンチマーク、開発、およびデプロイのための統一されたフレームワークを提供します。特に視覚データ（画像および動画）において、最先端の異常検知モデルの実装と比較が困難であるという課題に対し、大量の即時利用可能なアルゴリズムとベンチマークデータセットを提供することで対処します。

仕組み

PyTorch Lightningに基づいて構築されたこのライブラリは、ボイラープレートコードを抽象化するモジュール式APIとCLIを提供し、ユーザーがモデルの実装に集中できるようにします。幅広いハードウェアバックエンド（CPU、NVIDIA CUDA、AMD ROCm、Intel XPU）をサポートしており、Intelハードウェア上での推論を加速させるためにOpenVINOとも統合されています。このプラットフォームには、トレーニング、推論、ハイパーパラメータ最適化（Weights & BiasesおよびComet.ml経由）、および実験トラッキングのためのツールが含まれています。

対象者

視覚的異常検知に取り組む研究者や開発者、特に画像や動画内の欠陥や異常の検出が極めて重要となる産業現場向けに設計されています。

ハイライト

• 広範なアルゴリズムライブラリ: 即時利用可能なディープラーニング異常検知アルゴリズムの最大級の公開コレクション。
• ハードウェアの柔軟性: Intel GPUやOpenVINOの最適化を含む、複数のアクセラレータへのネイティブサポート。
• ローコードオプション: 最小限のコーディングでモデルのトレーニングとデプロイができるWebアプリケーション「Anomalib Studio」を搭載し、USB/IPカメラからの入力をサポート。
• デプロイ準備完了: 本番環境向けの専用の推論ツールとエクスポートオプションを提供。