Env-Aware Anomaly Detection: Ignore Style Changes, Stay True to Content

We introduce a formalization and benchmark for the unsupervised anomaly detection task in the distribution-shift scenario. Our work builds upon the iWildCam dataset, and, to the best of our knowledge, we are the first to propose such an approach for visual data. We empirically validate that environm...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	arXiv.org 2022-11
Hauptverfasser:	Smeu, Stefan, Burceanu, Elena, Nicolicioiu, Andrei Liviu, Haller, Emanuela
Format:	Artikel
Sprache:	eng
Schlagworte:	Anomalies
Online-Zugang:	Volltext
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