【异常检测】新版异常检测库anomalib的使用_anomalib使用 csdn

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0. 前言

异常检测库anomalib的使用

1. 前提

1.1 数据组织形式

说明： 分类时不需要mask

数据： https://github.com/openvinotoolkit/anomalib/releases/download/hazelnut_toy_dataset/hazelnut_toy.zip

1.2 安装

最新版的anomalib使用Python3.10

conda create -n anomalib_env python=3.10
conda activate anomalib_env

pip install anomalib
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2. 分类任务

在异常检测过程中，可能存在异常图片无法获取的情况，所以分两种情况：

• 有正常图片和异常图片
• 只有正常图片

2.1 正常图片and异常图片

如下代码，使用Folder类，我们需要指定

• 数据集名称
• 数据集根目录
• 正常图片目录
• 异常图片目录
• 任务类型

至此，我们就生成了datamodule。

# Import the datamodule
from anomalib.data import Folder

# Create the datamodule
datamodule = Folder(
    name="hazelnut_toy",
    root="datasets/hazelnut_toy",
    normal_dir="good",
    abnormal_dir="crack",
    task="classification",
)

# Setup the datamodule
datamodule.setup()
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2.1.1 数据集

我们可以查看train,valid,test

i, train_data = next(enumerate(datamodule.train_dataloader()))
print(train_data.keys())
# dict_keys(['image_path', 'label', 'image'])

i, val_data = next(enumerate(datamodule.val_dataloader()))
print(val_data.keys())
# dict_keys(['image_path', 'label', 'image'])

i, test_data = next(enumerate(datamodule.test_dataloader()))
print(test_data.keys())
# dict_keys(['image_path', 'label', 'image'])
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我们可以指定验证集和测试集的划分比例可划分模式

默认情况下正常图片为训练集，异常图片为测试集。

默认的验证集是从测试集进行划分的，默认划分比例为0.5

2.1.2 训练

说明： 训练完会进行测试

# Import the model and engine
from anomalib.models import Patchcore
from anomalib.engine import Engine

# Create the model and engine
model = Patchcore()
engine = Engine(task="classification")

# Train a Patchcore model on the given datamodule
engine.train(datamodule=datamodule, model=model)
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2.2 只有正常图片

当只有正常图片时，有两种处理方式：

• 只进行训练
• 生成异常图片进行验证和测试

我们这里展示第二种方式

2.2.1 数据集

# Import the datamodule
from anomalib.data import Folder
from anomalib.data.utils import TestSplitMode

# Create the datamodule
datamodule = Folder(
    name="hazelnut_toy",
    root="datasets/hazelnut_toy",
    normal_dir="good",
    test_split_mode=TestSplitMode.SYNTHETIC,
    task="classification",
)

# Setup the datamodule
datamodule.setup()
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2.2.2 训练

这里训练和上述类似，

# Import the model and engine
from anomalib.models import Patchcore
from anomalib.engine import Engine

# Create the model and engine
model = Patchcore()
engine = Engine(task="classification")

# Train a Patchcore model on the given datamodule
engine.train(datamodule=datamodule, model=model)
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3. 分割任务

3.1 正常图片and异常图片

3.1.1 数据集

假设我们有一个数据集，其中训练集只包含正常图像，测试集同时包含正常和异常图像。我们还对测试集中的异常图像进行了掩码处理。我们想要训练一个能够检测出测试集中异常区域的异常分割模型

# Import the datamodule
from anomalib.data import Folder

# Create the datamodule
datamodule = Folder(
    name="hazelnut_toy",
    root="datasets/hazelnut_toy",
    normal_dir="good",
    abnormal_dir="crack",
    mask_dir="mask/crack",
    normal_split_ratio=0.2,
)

# Setup the datamodule
datamodule.setup()
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其中datasets和dataloader访问方式如下：

# Access the datasets
train_dataset = datamodule.train_data
val_dataset = datamodule.val_data
test_dataset = datamodule.test_data

# Access the dataloaders
train_dataloader = datamodule.train_dataloader()
val_dataloader = datamodule.val_dataloader()
test_dataloader = datamodule.test_dataloader()
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3.1.2 训练

# Import the model and engine
from anomalib.models import Patchcore
from anomalib.engine import Engine

# Create the model and engine
model = Patchcore()
engine = Engine()

# Train a Patchcore model on the given datamodule
engine.train(datamodule=datamodule, model=model)
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3.2 只有正常图片

和上述分类一样，当只有正常图片时，有两种处理方式：

• 只进行训练
• 生成异常图片进行验证和测试

我们依然展示的是第二种情况

# Import the datamodule
from anomalib.data import Folder
from anomalib.data.utils import TestSplitMode

# Create the datamodule
datamodule = Folder(
    name="hazelnut_toy",
    root="datasets/hazelnut_toy",
    normal_dir="good",
    test_split_mode=TestSplitMode.SYNTHETIC,
)

# Setup the datamodule
datamodule.setup()
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训练和上述类似

参考

1. https://anomalib.readthedocs.io/en/latest/markdown/guides/how_to/data/custom_data.html