Stelt gebruikers in staat CNN-modellen te bouwen die specifiek zijn afgestemd op anomaliedetectie in beelden, een niche die niet wordt behandeld door typische classificatie- of herkenningsprompts. Biedt concrete aanbevelingen voor architectuur en training om nauwkeurigheid te maximaliseren en valse alarmen te minimaliseren, waardoor gebruikers complexe detectie-uitdagingen in de praktijk effectief kunnen aanpakken.

Maakt het mogelijk om CNN's te ontwerpen die kenmerken op meerdere schalen effectief vastleggen, wat de prestaties verbetert bij taken met objecten of patronen van verschillende groottes. Helpt bij het optimaliseren van architecturen voor betere nauwkeurigheid en efficiëntie door geavanceerde multi-scale technieken toe te passen, die niet in bestaande prompts aan bod komen. Biedt praktische aanbevelingen die zijn afgestemd op specifieke taken en datasets van de gebruiker.