For Classes 1-6, we used 500 anomaly-free images to create MoN. The remaining 500 anomaly-free images with the 150 defective images were used as evaluation set. For classes 7-10, 500 anomaly-free images were used to create the MoN. Another 500 anomaly-free images with the 300 defective images were used as evaluation set. The model was implemented using Python, keras library [1]} and TensorFlow [2]}.
<FIGURE><TABLE>
Для классов 1-6 мы использовали 500 бездефектных изображений для создания MoN. Оставшиеся 500 бездефектных изображений вместе с 150 дефектными изображениями были использованы в качестве набора оценки. Для классов 7-10 было использовано 500 бездефектных изображений для создания MoN. Еще 500 бездефектных изображений вместе с 300 дефектными изображениями были использованы в качестве набора оценки. Модель была реализована с использованием Python, библиотеки keras [1] и TensorFlow [2].