Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage. Crédits
PrototypeCommune

yuanzhao-CVLAB/UniMMAD

UniMMAD: Unified Multi-Modal and Multi-Class Anomaly Detection via MoE-Driven Feature Decompression

Propriétaire
yuanzhao-CVLAB (compte personnel)
Étoiles
Étoiles : 248
Forks
Forks : 23
Langage
Python
Licence
Aucune
Création
2025
Sujets
anomaly-detectionmixture-of-expertsmultimodal
Rang
Prototype (100 à 249 ★) Ce que veut dire ce rang
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