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| Sviluppatore: | Linn Lim (5) | ||
| Prezzo: | ▼ $4.99 | ||
| Valutazione: | 960 Argento | ||
| Classificazioni: | 0 | ||
| Commenti: | 0 Pubblica commento | ||
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Descrizione
Train a custom detector on your own image folders in minutes. The trainer automatically calibrates a working threshold, exports a portable ONNX model, and writes everything you need so the model is production-ready the moment training finishes. No separate calibration step, no Python environment to set up, no glue code to write.
Run inference with ONNX Runtime — fast, portable, and PyTorch-free at predict time. Score thousands of images, view side-by-side heatmap overlays that show exactly where each anomaly is, and export verdicts to CSV with one click.
For QA and manufacturing teams — point AnomalyKit at a folder of "good" example images plus a folder of known defects, and you get a working visual inspector. The calibration tool helps you pick conservative thresholds for high-recall inspection or aggressive thresholds when false alarms matter. Models exported by AnomalyKit can be integrated into existing line software via ONNX Runtime.
For ML engineers and researchers — AnomalyKit ships a faithful implementation of SimpleNet (CVPR 2023) with WideResNet50 and ResNet50 backbones, full PyTorch 2.12 training pipeline, ONNX export with verification, and built-in support for MVTec-style dataset layouts. Reproduce paper benchmarks, evaluate against your own data, or use the underlying scripts directly.
What's included:
SimpleNet Train & Eval — full training pipeline with CUDA, auto-calibration, ONNX export
Predict Anomalies — ONNX inference with heatmap visualization and CSV export
Threshold Calibration — histogram analysis, ROC/F1 metrics, three operating points (optimal, conservative, aggressive)
Supervised Classifier Suite — binary good/defect classification, separate from the unsupervised SimpleNet path
Dataset Builder — guided folder-structure creation for MVTec-style training
Binary Mask Annotator — paint defect regions for supervised pipelines
Environment Health — diagnostics for the bundled stack
AnomalyKit bundles a complete Python environment: PyTorch 2.12 with CUDA 13, ONNX Runtime with DirectML, and every dependency needed for both training and inference. Install once and run — no separate setup, no version conflicts, no missing DLLs.
Built for Windows 10 and Windows 11. NVIDIA GPU recommended for training; CPU and integrated graphics work for inference. Fully offline, with no telemetry or network calls of any kind.
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Cronologia dei prezzi
- Prezzo attuale: $4.99
$9.99-50% - Minimo: ▼ $4.99
- Massimo: $9.99
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Valutazione AppAgg
960
Valutazione AppAgg stimata per
AnomalyKit
960 Argento
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Novità
- Versione: PC
- Ultimo aggiornamento:
Informazioni aggiuntive
- Data di uscita:
- Categoria:
Windows App›Strumenti di sviluppo - Sistemi operativi:
PC - Dimensioni:
2 Gb - Lingue supportate:
English - Classificazione contenuti:
EVERYONE - Windows Store Voto:
0
Sviluppatore
- Linn Lim
- Piattaforme: Windows App (5)
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- Sconti: 2
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In breve
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- Windows Store
«AnomalyKit». Piattaforma: Windows. Categoria: Strumenti di sviluppo. Sviluppatore: «Linn Lim». Prima uscita: . Ultimo aggiornamento: . Prezzo precedente: $9.99. Prezzo attuale: $4.99 (50% di sconto). Prezzo più basso registrato: $4.99 (). Prezzo più alto registrato: $9.99 (). Questo titolo non ha ancora ricevuto valutazioni o recensioni su AppAgg. Lingue disponibili: English. AppAgg tiene traccia della cronologia dei prezzi, delle valutazioni e del feedback degli utenti per «AnomalyKit». AppAgg non ospita applicazioni né distribuisce software. Tutti i marchi, loghi e screenshot appartengono ai rispettivi proprietari. Segui futuri sconti e aggiornamenti tramite RSS
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