Do desempenho em benchmarks à implantação em ferramentas: detecção de anomalias com humanos no circuito

arXiv:2608.07770v1 Tipo de anúncio: novo Resumo: Métodos automatizados de detecção de anomalias frequentemente relatam forte desempenho em benchmarks acadêmicos cuidadosamente selecionados, mas seu comportamento sob condições industriais do mundo real é menos claro. Neste trabalho, avaliamos 19 modelos de detecção de anomalias não supervisionados no conjunto de dados BowTie, um desafiador conjunto de dados de manufatura com superfícies reflexivas, defeitos sutis e variação específica de perfil. Em contraste com os resultados de benchmark, observamos que o desempenho dos modelos é menos está...