diff --git a/.gitattributes b/.gitattributes
index c7d9f3332a950355d5a77d85000f05e6f45435ea..0e9aea00d5bc1e57fd5166d89bc40e411bfd6d06 100644
--- a/.gitattributes
+++ b/.gitattributes
@@ -32,3 +32,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
*.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
*.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
diff --git a/README.md b/README.md
old mode 100644
new mode 100755
diff --git a/app.py b/app.py
new file mode 100755
index 0000000000000000000000000000000000000000..7e4671c3559b5480d74c44ed141773a0f3c7cb41
--- /dev/null
+++ b/app.py
@@ -0,0 +1,121 @@
+from __future__ import annotations
+
+from argparse import ArgumentParser
+from importlib import import_module
+from pathlib import Path
+
+import gradio as gr
+import gradio.inputs
+import gradio.outputs
+import numpy as np
+import os
+from anomalib.deploy import Inferencer
+
+
+def get_inferencer(weight_path: Path, metadata_path: Path | None = None) -> Inferencer:
+ """Parse args and open inferencer.
+
+ Args:
+ weight_path (Path): Path to model weights.
+ metadata_path (Path | None, optional): Metadata is required for OpenVINO models. Defaults to None.
+
+ Raises:
+ ValueError: If unsupported model weight is passed.
+
+ Returns:
+ Inferencer: Torch or OpenVINO inferencer.
+ """
+
+ inferencer: Inferencer
+ module = import_module("anomalib.deploy")
+
+ openvino_inferencer = getattr(module, "OpenVINOInferencer")
+ print(f"weight path: {weight_path}")
+ print(f"metadata path: {metadata_path}")
+ inferencer = openvino_inferencer(path=weight_path, metadata_path=metadata_path)
+
+
+ return inferencer
+
+
+def infer(radio: str, image: np.ndarray) -> tuple[np.ndarray, np.ndarray, np.ndarray]:
+ """Inference function, return anomaly map, score, heat map, prediction mask ans visualisation.
+
+ Args:
+ image (np.ndarray): image to compute
+ inferencer (Inferencer): model inferencer
+
+ Returns:
+ tuple[np.ndarray, float, np.ndarray, np.ndarray, np.ndarray]:
+ heat_map, pred_mask, segmentation result.
+ """
+ # Perform inference for the given image.
+ print(f"Radio Value: {radio.lower()}")
+ print(f"{os.getcwd()}")
+ weight_path = f"cfa/mvtec/{radio.lower()}/run/weights/openvino/model.onnx"
+ metadata_path = f"cfa/mvtec/{radio.lower()}/run/weights/openvino/metadata.json"
+ inferencer = get_inferencer(weight_path, metadata_path)
+
+ predictions = inferencer.predict(image=image)
+ return (predictions.heat_map, predictions.pred_mask, predictions.segmentations)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+
+ interface = gr.Interface(
+ fn=lambda radio, image: infer(radio, image),
+ inputs=[
+ gr.Radio(
+ [
+ "Bottle",
+ "Cable",
+ "Capsule",
+ "Carpet",
+ "Grid",
+ "Hazelnut",
+ "Leather",
+ "Metal_nut",
+ "Pill",
+ "Screw",
+ "Tile",
+ "Toothbrush",
+ "Transistor",
+ "Wood",
+ "Zipper",
+ ],
+ label="MVTEC Class Name",
+ value="Bottle",
+ ).style(height=400),
+ gradio.inputs.Image(
+ shape=None, image_mode="RGB", source="upload", tool="editor", type="numpy", label="Image"
+ ).style(height=350),
+ ],
+ outputs=[
+ gradio.outputs.Image(type="numpy", label="Predicted Heat Map").style(height=200),
+ gradio.outputs.Image(type="numpy", label="Predicted Mask").style(height=200),
+ gradio.outputs.Image(type="numpy", label="Segmentation Result").style(height=200),
+ ],
+ examples=[
+ ["Bottle", "sample_images/bottle.png"],
+ ["Cable", "sample_images/cable.png"],
+ ["Capsule", "sample_images/capsule.png"],
+ ["Carpet", "sample_images/carpet.png"],
+ ["Grid", "sample_images/grid.png"],
+ ["Hazelnut", "sample_images/hazelnut.png"],
+ ["Leather", "sample_images/leather.png"],
+ ["Metal_nut", "sample_images/metal_nut.png"],
+ ["Pill", "sample_images/pill.png"],
+ ["Screw", "sample_images/screw.png"],
+ ["Tile", "sample_images/tile.png"],
+ ["Toothbrush", "sample_images/toothbrush.png"],
+ ["Transistor", "sample_images/transistor.png"],
+ ["Wood", "sample_images/wood.png"],
+ ["Zipper", "sample_images/zipper.png"],
+ ],
+ title="Anomaly Detection",
+ description="Anomlay Detection on Industrial Images",
+ css=".output-image, .image-preview {height: 300px !important}",
+ allow_flagging="never",
+ )
+
+ interface.launch(share=True)
diff --git a/cfa/mvtec/bottle/run/config.yaml b/cfa/mvtec/bottle/run/config.yaml
new file mode 100755
index 0000000000000000000000000000000000000000..423a59284e935e22dd859e8c7b9aa933d753969f
--- /dev/null
+++ b/cfa/mvtec/bottle/run/config.yaml
@@ -0,0 +1,109 @@
+dataset:
+ name: mvtec
+ format: mvtec
+ path: ./datasets/MVTec
+ category: bottle
+ task: segmentation
+ train_batch_size: 4
+ eval_batch_size: 4
+ inference_batch_size: 4
+ num_workers: 8
+ image_size:
+ - 224
+ - 224
+ center_crop: null
+ normalization: imagenet
+ transform_config:
+ train: null
+ eval: null
+ test_split_mode: from_dir
+ test_split_ratio: 0.2
+ val_split_mode: same_as_test
+ val_split_ratio: 0.5
+model:
+ name: cfa
+ backbone: wide_resnet50_2
+ gamma_c: 1
+ gamma_d: 1
+ num_nearest_neighbors: 3
+ num_hard_negative_features: 3
+ radius: 1.0e-05
+ lr: 0.001
+ weight_decay: 0.0005
+ amsgrad: true
+ early_stopping:
+ patience: 5
+ metric: pixel_AUROC
+ mode: max
+ normalization_method: min_max
+ input_size:
+ - 224
+ - 224
+metrics:
+ image:
+ - AUROC
+ pixel:
+ - AUROC
+ threshold:
+ adaptive: true
+ image_default: null
+ pixel_default: null
+ method: adaptive
+ manual_image: null
+ manual_pixel: null
+visualization:
+ show_images: false
+ save_images: true
+ log_images: true
+ image_save_path: null
+ mode: full
+project:
+ seed: 0
+ path: results/cfa/mvtec/bottle/run
+ unique_dir: false
+logging:
+ logger: []
+ log_graph: false
+optimization:
+ export_mode: null
+trainer:
+ enable_checkpointing: true
+ default_root_dir: results/cfa/mvtec/bottle/run
+ gradient_clip_val: 0
+ gradient_clip_algorithm: norm
+ num_nodes: 1
+ devices: 1
+ enable_progress_bar: true
+ overfit_batches: 0.0
+ track_grad_norm: -1
+ check_val_every_n_epoch: 1
+ fast_dev_run: false
+ accumulate_grad_batches: 1
+ max_epochs: 30
+ min_epochs: null
+ max_steps: -1
+ min_steps: null
+ max_time: null
+ limit_train_batches: 1.0
+ limit_val_batches: 1.0
+ limit_test_batches: 1.0
+ limit_predict_batches: 1.0
+ val_check_interval: 1.0
+ log_every_n_steps: 50
+ accelerator: auto
+ strategy: null
+ sync_batchnorm: false
+ precision: 32
+ enable_model_summary: true
+ num_sanity_val_steps: 0
+ profiler: null
+ benchmark: false
+ deterministic: false
+ reload_dataloaders_every_n_epochs: 0
+ auto_lr_find: false
+ replace_sampler_ddp: true
+ detect_anomaly: false
+ auto_scale_batch_size: false
+ plugins: null
+ move_metrics_to_cpu: false
+ multiple_trainloader_mode: max_size_cycle
diff --git a/cfa/mvtec/bottle/run/config_original.yaml b/cfa/mvtec/bottle/run/config_original.yaml
new file mode 100755
index 0000000000000000000000000000000000000000..d9b0753715f4ae853cd31bee2de66536f06bce1b
--- /dev/null
+++ b/cfa/mvtec/bottle/run/config_original.yaml
@@ -0,0 +1,100 @@
+dataset:
+ name: mvtec
+ format: mvtec
+ path: ./datasets/MVTec
+ category: bottle
+ task: segmentation
+ train_batch_size: 4
+ eval_batch_size: 4
+ inference_batch_size: 4
+ num_workers: 8
+ image_size: 224
+ center_crop: null
+ normalization: imagenet
+ transform_config:
+ train: null
+ eval: null
+ test_split_mode: from_dir
+ test_split_ratio: 0.2
+ val_split_mode: same_as_test
+ val_split_ratio: 0.5
+model:
+ name: cfa
+ backbone: wide_resnet50_2
+ gamma_c: 1
+ gamma_d: 1
+ num_nearest_neighbors: 3
+ num_hard_negative_features: 3
+ radius: 1.0e-05
+ lr: 0.001
+ weight_decay: 0.0005
+ amsgrad: true
+ early_stopping:
+ patience: 5
+ metric: pixel_AUROC
+ mode: max
+ normalization_method: min_max
+metrics:
+ image:
+ - AUROC
+ pixel:
+ - AUROC
+ threshold:
+ adaptive: true
+ image_default: null
+ pixel_default: null
+visualization:
+ show_images: false
+ save_images: true
+ log_images: true
+ image_save_path: null
+ mode: full
+project:
+ seed: 0
+ path: ./results
+logging:
+ logger: []
+ log_graph: false
+optimization:
+ export_mode: null
+trainer:
+ enable_checkpointing: true
+ default_root_dir: null
+ gradient_clip_val: 0
+ gradient_clip_algorithm: norm
+ num_nodes: 1
+ devices: 1
+ enable_progress_bar: true
+ overfit_batches: 0.0
+ track_grad_norm: -1
+ check_val_every_n_epoch: 1
+ fast_dev_run: false
+ accumulate_grad_batches: 1
+ max_epochs: 30
+ min_epochs: null
+ max_steps: -1
+ min_steps: null
+ max_time: null
+ limit_train_batches: 1.0
+ limit_val_batches: 1.0
+ limit_test_batches: 1.0
+ limit_predict_batches: 1.0
+ val_check_interval: 1.0
+ log_every_n_steps: 50
+ accelerator: auto
+ strategy: null
+ sync_batchnorm: false
+ precision: 32
+ enable_model_summary: true
+ num_sanity_val_steps: 0
+ profiler: null
+ benchmark: false
+ deterministic: false
+ reload_dataloaders_every_n_epochs: 0
+ auto_lr_find: false
+ replace_sampler_ddp: true
+ detect_anomaly: false
+ auto_scale_batch_size: false
+ plugins: null
+ move_metrics_to_cpu: false
+ multiple_trainloader_mode: max_size_cycle
diff --git a/cfa/mvtec/bottle/run/weights/openvino/metadata.json b/cfa/mvtec/bottle/run/weights/openvino/metadata.json
new file mode 100755
index 0000000000000000000000000000000000000000..3df59523db39a56063ab57be82a0a584d20b53dd
--- /dev/null
+++ b/cfa/mvtec/bottle/run/weights/openvino/metadata.json
@@ -0,0 +1,52 @@
+{
+ "task": "segmentation",
+ "transform": {
+ "__version__": "1.3.0",
+ "transform": {
+ "__class_fullname__": "Compose",
+ "p": 1.0,
+ "transforms": [
+ {
+ "__class_fullname__": "Resize",
+ "always_apply": true,
+ "p": 1,
+ "height": 224,
+ "width": 224,
+ "interpolation": 1
+ },
+ {
+ "__class_fullname__": "Normalize",
+ "always_apply": false,
+ "p": 1.0,
+ "mean": [
+ 0.485,
+ 0.456,
+ 0.406
+ ],
+ "std": [
+ 0.229,
+ 0.224,
+ 0.225
+ ],
+ "max_pixel_value": 255.0
+ },
+ {
+ "__class_fullname__": "ToTensorV2",
+ "always_apply": true,
+ "p": 1.0,
+ "transpose_mask": false
+ }
+ ],
+ "bbox_params": null,
+ "keypoint_params": null,
+ "additional_targets": {
+ "image": "image",
+ "depth_image": "image"
+ }
+ }
+ },
+ "image_threshold": 0.363699346780777,
+ "pixel_threshold": 0.32865220308303833,
+ "min": 0.039844684302806854,
+ "max": 1.0947744846343994
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/cfa/mvtec/bottle/run/weights/openvino/model.mapping b/cfa/mvtec/bottle/run/weights/openvino/model.mapping
new file mode 100755
index 0000000000000000000000000000000000000000..506943f4cbfa3e9bce9b0a380aa3d72dc12c9a5b
--- /dev/null
+++ b/cfa/mvtec/bottle/run/weights/openvino/model.mapping
@@ -0,0 +1,1207 @@
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diff --git a/cfa/mvtec/bottle/run/weights/openvino/model.onnx b/cfa/mvtec/bottle/run/weights/openvino/model.onnx
new file mode 100755
index 0000000000000000000000000000000000000000..0b05ad4717d5131e04898502d6cc851efab8b26e
--- /dev/null
+++ b/cfa/mvtec/bottle/run/weights/openvino/model.onnx
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:8bfd5213ff1692d12de51a7c6283d2dd447eb45fb8a37a0f9b602d60bd3dcc2f
+size 134752374
diff --git a/cfa/mvtec/bottle/run/weights/openvino/model.xml b/cfa/mvtec/bottle/run/weights/openvino/model.xml
new file mode 100755
index 0000000000000000000000000000000000000000..60ce1be08d8fe7ae73a93ad524d2ebc1c41cb124
--- /dev/null
+++ b/cfa/mvtec/bottle/run/weights/openvino/model.xml
@@ -0,0 +1,7304 @@
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+ name: mvtec
+ format: mvtec
+ path: ./datasets/MVTec
+ category: cable
+ task: segmentation
+ train_batch_size: 4
+ eval_batch_size: 4
+ inference_batch_size: 4
+ num_workers: 8
+ image_size:
+ - 224
+ - 224
+ center_crop: null
+ normalization: imagenet
+ transform_config:
+ train: null
+ eval: null
+ test_split_mode: from_dir
+ test_split_ratio: 0.2
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+ val_split_ratio: 0.5
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+ name: cfa
+ backbone: wide_resnet50_2
+ gamma_c: 1
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+ num_nearest_neighbors: 3
+ num_hard_negative_features: 3
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+ lr: 0.001
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+ patience: 5
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+ - 224
+ - 224
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+ image:
+ - AUROC
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+ - AUROC
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+ show_images: false
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+ log_images: true
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+ seed: 0
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+ logger: []
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+ export_mode: null
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+ strategy: null
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+ num_sanity_val_steps: 0
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diff --git a/cfa/mvtec/cable/run/config_original.yaml b/cfa/mvtec/cable/run/config_original.yaml
new file mode 100755
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--- /dev/null
+++ b/cfa/mvtec/cable/run/config_original.yaml
@@ -0,0 +1,100 @@
+dataset:
+ name: mvtec
+ format: mvtec
+ path: ./datasets/MVTec
+ category: cable
+ task: segmentation
+ train_batch_size: 4
+ eval_batch_size: 4
+ inference_batch_size: 4
+ num_workers: 8
+ image_size: 224
+ center_crop: null
+ normalization: imagenet
+ transform_config:
+ train: null
+ eval: null
+ test_split_mode: from_dir
+ test_split_ratio: 0.2
+ val_split_mode: same_as_test
+ val_split_ratio: 0.5
+model:
+ name: cfa
+ backbone: wide_resnet50_2
+ gamma_c: 1
+ gamma_d: 1
+ num_nearest_neighbors: 3
+ num_hard_negative_features: 3
+ radius: 1.0e-05
+ lr: 0.001
+ weight_decay: 0.0005
+ amsgrad: true
+ early_stopping:
+ patience: 5
+ metric: pixel_AUROC
+ mode: max
+ normalization_method: min_max
+metrics:
+ image:
+ - AUROC
+ pixel:
+ - AUROC
+ threshold:
+ adaptive: true
+ image_default: null
+ pixel_default: null
+visualization:
+ show_images: false
+ save_images: true
+ log_images: true
+ image_save_path: null
+ mode: full
+project:
+ seed: 0
+ path: ./results
+logging:
+ logger: []
+ log_graph: false
+optimization:
+ export_mode: null
+trainer:
+ enable_checkpointing: true
+ default_root_dir: null
+ gradient_clip_val: 0
+ gradient_clip_algorithm: norm
+ num_nodes: 1
+ devices: 1
+ enable_progress_bar: true
+ overfit_batches: 0.0
+ track_grad_norm: -1
+ check_val_every_n_epoch: 1
+ fast_dev_run: false
+ accumulate_grad_batches: 1
+ max_epochs: 30
+ min_epochs: null
+ max_steps: -1
+ min_steps: null
+ max_time: null
+ limit_train_batches: 1.0
+ limit_val_batches: 1.0
+ limit_test_batches: 1.0
+ limit_predict_batches: 1.0
+ val_check_interval: 1.0
+ log_every_n_steps: 50
+ accelerator: auto
+ strategy: null
+ sync_batchnorm: false
+ precision: 32
+ enable_model_summary: true
+ num_sanity_val_steps: 0
+ profiler: null
+ benchmark: false
+ deterministic: false
+ reload_dataloaders_every_n_epochs: 0
+ auto_lr_find: false
+ replace_sampler_ddp: true
+ detect_anomaly: false
+ auto_scale_batch_size: false
+ plugins: null
+ move_metrics_to_cpu: false
+ multiple_trainloader_mode: max_size_cycle
diff --git a/cfa/mvtec/cable/run/weights/openvino/metadata.json b/cfa/mvtec/cable/run/weights/openvino/metadata.json
new file mode 100755
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--- /dev/null
+++ b/cfa/mvtec/cable/run/weights/openvino/metadata.json
@@ -0,0 +1,52 @@
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+ "task": "segmentation",
+ "transform": {
+ "__version__": "1.3.0",
+ "transform": {
+ "__class_fullname__": "Compose",
+ "p": 1.0,
+ "transforms": [
+ {
+ "__class_fullname__": "Resize",
+ "always_apply": true,
+ "p": 1,
+ "height": 224,
+ "width": 224,
+ "interpolation": 1
+ },
+ {
+ "__class_fullname__": "Normalize",
+ "always_apply": false,
+ "p": 1.0,
+ "mean": [
+ 0.485,
+ 0.456,
+ 0.406
+ ],
+ "std": [
+ 0.229,
+ 0.224,
+ 0.225
+ ],
+ "max_pixel_value": 255.0
+ },
+ {
+ "__class_fullname__": "ToTensorV2",
+ "always_apply": true,
+ "p": 1.0,
+ "transpose_mask": false
+ }
+ ],
+ "bbox_params": null,
+ "keypoint_params": null,
+ "additional_targets": {
+ "image": "image",
+ "depth_image": "image"
+ }
+ }
+ },
+ "image_threshold": 0.2592671513557434,
+ "pixel_threshold": 0.2844376862049103,
+ "min": 0.10052277147769928,
+ "max": 1.9700556993484497
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/cfa/mvtec/cable/run/weights/openvino/model.mapping b/cfa/mvtec/cable/run/weights/openvino/model.mapping
new file mode 100755
index 0000000000000000000000000000000000000000..506943f4cbfa3e9bce9b0a380aa3d72dc12c9a5b
--- /dev/null
+++ b/cfa/mvtec/cable/run/weights/openvino/model.mapping
@@ -0,0 +1,1207 @@
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new file mode 100755
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--- /dev/null
+++ b/cfa/mvtec/cable/run/weights/openvino/model.onnx
@@ -0,0 +1,3 @@
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+oid sha256:1e062b1e6b2b6b36741a0e300ead3188ae3ff19f0d7c81e8f600e21c0d88f35e
+size 134752374
diff --git a/cfa/mvtec/cable/run/weights/openvino/model.xml b/cfa/mvtec/cable/run/weights/openvino/model.xml
new file mode 100755
index 0000000000000000000000000000000000000000..60ce1be08d8fe7ae73a93ad524d2ebc1c41cb124
--- /dev/null
+++ b/cfa/mvtec/cable/run/weights/openvino/model.xml
@@ -0,0 +1,7304 @@
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\ No newline at end of file
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new file mode 100755
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\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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+ name: mvtec
+ format: mvtec
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--- /dev/null
+++ b/cfa/mvtec/hazelnut/run/config_original.yaml
@@ -0,0 +1,100 @@
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+ name: mvtec
+ format: mvtec
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+ train: null
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+ name: cfa
+ backbone: wide_resnet50_2
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+ gamma_d: 1
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+ num_hard_negative_features: 3
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+ {
+ "__class_fullname__": "ToTensorV2",
+ "always_apply": true,
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+ ],
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+}
\ No newline at end of file
diff --git a/cfa/mvtec/hazelnut/run/weights/openvino/model.mapping b/cfa/mvtec/hazelnut/run/weights/openvino/model.mapping
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--- /dev/null
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--- /dev/null
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+ center_crop: null
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+ transform_config:
+ train: null
+ eval: null
+ test_split_mode: from_dir
+ test_split_ratio: 0.2
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+ val_split_ratio: 0.5
+model:
+ name: cfa
+ backbone: wide_resnet50_2
+ gamma_c: 1
+ gamma_d: 1
+ num_nearest_neighbors: 3
+ num_hard_negative_features: 3
+ radius: 1.0e-05
+ lr: 0.001
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+ - AUROC
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+ image_default: null
+ pixel_default: null
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+ show_images: false
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+ log_images: true
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+ seed: 0
+ path: ./results
+logging:
+ logger: []
+ log_graph: false
+optimization:
+ export_mode: null
+trainer:
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+ gradient_clip_algorithm: norm
+ num_nodes: 1
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+ overfit_batches: 0.0
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+ fast_dev_run: false
+ accumulate_grad_batches: 1
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+ val_check_interval: 1.0
+ log_every_n_steps: 50
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+ sync_batchnorm: false
+ precision: 32
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+ num_sanity_val_steps: 0
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+ auto_scale_batch_size: false
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+ move_metrics_to_cpu: false
+ multiple_trainloader_mode: max_size_cycle
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--- /dev/null
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+ "__class_fullname__": "Resize",
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+ "__class_fullname__": "ToTensorV2",
+ "always_apply": true,
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+ }
+ ],
+ "bbox_params": null,
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+ "additional_targets": {
+ "image": "image",
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+ }
+ },
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+ "pixel_threshold": 0.4521247148513794,
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+}
\ No newline at end of file
diff --git a/cfa/mvtec/leather/run/weights/openvino/model.mapping b/cfa/mvtec/leather/run/weights/openvino/model.mapping
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--- /dev/null
+++ b/cfa/mvtec/leather/run/weights/openvino/model.mapping
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--- /dev/null
+++ b/cfa/mvtec/leather/run/weights/openvino/model.onnx
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new file mode 100755
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--- /dev/null
+++ b/cfa/mvtec/leather/run/weights/openvino/model.xml
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+ overfit_batches: 0.0
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+ check_val_every_n_epoch: 1
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+ accumulate_grad_batches: 1
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+ limit_train_batches: 1.0
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+ val_check_interval: 1.0
+ log_every_n_steps: 50
+ accelerator: auto
+ strategy: null
+ sync_batchnorm: false
+ precision: 32
+ enable_model_summary: true
+ num_sanity_val_steps: 0
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+ benchmark: false
+ deterministic: false
+ reload_dataloaders_every_n_epochs: 0
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+ detect_anomaly: false
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+ multiple_trainloader_mode: max_size_cycle
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--- /dev/null
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+ "__version__": "1.3.0",
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+ "__class_fullname__": "Compose",
+ "p": 1.0,
+ "transforms": [
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+ "__class_fullname__": "Resize",
+ "always_apply": true,
+ "p": 1,
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+ "width": 224,
+ "interpolation": 1
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+ "__class_fullname__": "Normalize",
+ "always_apply": false,
+ "p": 1.0,
+ "mean": [
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+ ],
+ "std": [
+ 0.229,
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+ ],
+ "max_pixel_value": 255.0
+ },
+ {
+ "__class_fullname__": "ToTensorV2",
+ "always_apply": true,
+ "p": 1.0,
+ "transpose_mask": false
+ }
+ ],
+ "bbox_params": null,
+ "keypoint_params": null,
+ "additional_targets": {
+ "image": "image",
+ "depth_image": "image"
+ }
+ }
+ },
+ "image_threshold": 0.30713266134262085,
+ "pixel_threshold": 0.3252085745334625,
+ "min": 0.07822857052087784,
+ "max": 1.440261721611023
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/cfa/mvtec/metal_nut/run/weights/openvino/model.mapping b/cfa/mvtec/metal_nut/run/weights/openvino/model.mapping
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index 0000000000000000000000000000000000000000..506943f4cbfa3e9bce9b0a380aa3d72dc12c9a5b
--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,1207 @@
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+size 134752374
diff --git a/cfa/mvtec/metal_nut/run/weights/openvino/model.xml b/cfa/mvtec/metal_nut/run/weights/openvino/model.xml
new file mode 100755
index 0000000000000000000000000000000000000000..60ce1be08d8fe7ae73a93ad524d2ebc1c41cb124
--- /dev/null
+++ b/cfa/mvtec/metal_nut/run/weights/openvino/model.xml
@@ -0,0 +1,7304 @@
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\ No newline at end of file
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--- /dev/null
+++ b/cfa/mvtec/screw/run/config_original.yaml
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\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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--- /dev/null
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index 0000000000000000000000000000000000000000..60ce1be08d8fe7ae73a93ad524d2ebc1c41cb124
--- /dev/null
+++ b/cfa/mvtec/screw/run/weights/openvino/model.xml
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--- /dev/null
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+ name: mvtec
+ format: mvtec
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+ train_batch_size: 4
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+ - 224
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+ transform_config:
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--- /dev/null
+++ b/cfa/mvtec/tile/run/config_original.yaml
@@ -0,0 +1,100 @@
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+ name: mvtec
+ format: mvtec
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+ train: null
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+ name: cfa
+ backbone: wide_resnet50_2
+ gamma_c: 1
+ gamma_d: 1
+ num_nearest_neighbors: 3
+ num_hard_negative_features: 3
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+ - AUROC
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+ },
+ {
+ "__class_fullname__": "ToTensorV2",
+ "always_apply": true,
+ "p": 1.0,
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+ }
+ ],
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+ },
+ "image_threshold": 0.32552579045295715,
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+}
\ No newline at end of file
diff --git a/cfa/mvtec/tile/run/weights/openvino/model.mapping b/cfa/mvtec/tile/run/weights/openvino/model.mapping
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--- /dev/null
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--- /dev/null
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--- /dev/null
+++ b/cfa/mvtec/toothbrush/run/config_original.yaml
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+ name: cfa
+ backbone: wide_resnet50_2
+ gamma_c: 1
+ gamma_d: 1
+ num_nearest_neighbors: 3
+ num_hard_negative_features: 3
+ radius: 1.0e-05
+ lr: 0.001
+ weight_decay: 0.0005
+ amsgrad: true
+ early_stopping:
+ patience: 5
+ metric: pixel_AUROC
+ mode: max
+ normalization_method: min_max
+metrics:
+ image:
+ - AUROC
+ pixel:
+ - AUROC
+ threshold:
+ adaptive: true
+ image_default: null
+ pixel_default: null
+visualization:
+ show_images: false
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+ log_images: true
+ image_save_path: null
+ mode: full
+project:
+ seed: 0
+ path: ./results
+logging:
+ logger: []
+ log_graph: false
+optimization:
+ export_mode: null
+trainer:
+ enable_checkpointing: true
+ default_root_dir: null
+ gradient_clip_val: 0
+ gradient_clip_algorithm: norm
+ num_nodes: 1
+ devices: 1
+ enable_progress_bar: true
+ overfit_batches: 0.0
+ track_grad_norm: -1
+ check_val_every_n_epoch: 1
+ fast_dev_run: false
+ accumulate_grad_batches: 1
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+ min_epochs: null
+ max_steps: -1
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+ limit_train_batches: 1.0
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+ val_check_interval: 1.0
+ log_every_n_steps: 50
+ accelerator: auto
+ strategy: null
+ sync_batchnorm: false
+ precision: 32
+ enable_model_summary: true
+ num_sanity_val_steps: 0
+ profiler: null
+ benchmark: false
+ deterministic: false
+ reload_dataloaders_every_n_epochs: 0
+ auto_lr_find: false
+ replace_sampler_ddp: true
+ detect_anomaly: false
+ auto_scale_batch_size: false
+ plugins: null
+ move_metrics_to_cpu: false
+ multiple_trainloader_mode: max_size_cycle
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new file mode 100755
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--- /dev/null
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+ "__class_fullname__": "Compose",
+ "p": 1.0,
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+ "__class_fullname__": "Resize",
+ "always_apply": true,
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+ "__class_fullname__": "Normalize",
+ "always_apply": false,
+ "p": 1.0,
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+ {
+ "__class_fullname__": "ToTensorV2",
+ "always_apply": true,
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+ }
+ ],
+ "bbox_params": null,
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+ "additional_targets": {
+ "image": "image",
+ "depth_image": "image"
+ }
+ }
+ },
+ "image_threshold": 0.3797168731689453,
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+}
\ No newline at end of file
diff --git a/cfa/mvtec/toothbrush/run/weights/openvino/model.mapping b/cfa/mvtec/toothbrush/run/weights/openvino/model.mapping
new file mode 100755
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--- /dev/null
+++ b/cfa/mvtec/toothbrush/run/weights/openvino/model.mapping
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--- /dev/null
+++ b/cfa/mvtec/toothbrush/run/weights/openvino/model.onnx
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+size 134752374
diff --git a/cfa/mvtec/toothbrush/run/weights/openvino/model.xml b/cfa/mvtec/toothbrush/run/weights/openvino/model.xml
new file mode 100755
index 0000000000000000000000000000000000000000..60ce1be08d8fe7ae73a93ad524d2ebc1c41cb124
--- /dev/null
+++ b/cfa/mvtec/toothbrush/run/weights/openvino/model.xml
@@ -0,0 +1,7304 @@
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,100 @@
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+ sync_batchnorm: false
+ precision: 32
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+ num_sanity_val_steps: 0
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+ deterministic: false
+ reload_dataloaders_every_n_epochs: 0
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+ detect_anomaly: false
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+ multiple_trainloader_mode: max_size_cycle
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+ "__class_fullname__": "Resize",
+ "always_apply": true,
+ "p": 1,
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+ "__class_fullname__": "Normalize",
+ "always_apply": false,
+ "p": 1.0,
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+ ],
+ "max_pixel_value": 255.0
+ },
+ {
+ "__class_fullname__": "ToTensorV2",
+ "always_apply": true,
+ "p": 1.0,
+ "transpose_mask": false
+ }
+ ],
+ "bbox_params": null,
+ "keypoint_params": null,
+ "additional_targets": {
+ "image": "image",
+ "depth_image": "image"
+ }
+ }
+ },
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+ "pixel_threshold": 0.22543063759803772,
+ "min": 0.07930099219083786,
+ "max": 0.9464574456214905
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\ No newline at end of file
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index 0000000000000000000000000000000000000000..60ce1be08d8fe7ae73a93ad524d2ebc1c41cb124
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\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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\ No newline at end of file
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