주요 특징

• Patchcore·Padim·Stfpm 등 이상 탐지 알고리즘과 벤치마크 데이터셋을 공개 최대 규모로 사전 구현 제공
• Engine().fit() API 세 줄 또는 anomalib train CLI 한 줄로 학습·추론·벤치마킹 실행
• 이상 여부 판별을 넘어 픽셀 단위 이상 영역 분할(anomaly localization)까지 지원
• PyTorch Lightning 기반 구현으로 커스텀 모델 작성 시 보일러플레이트 최소화
• 대부분 모델을 OpenVINO IR로 익스포트해 인텔 하드웨어에서 가속 추론
• Torch·Lightning·Gradio·OpenVINO 등 네 가지 추론 배포 경로 제공
• Weights & Biases·Comet.ml 연동 하이퍼파라미터 최적화(anomalib hpo)와 실험 추적
• CPU·CUDA·ROCm·Intel XPU 백엔드를 설치 extras로 선택, XPU 단일 GPU 학습 지원