异常检测开源数据集资源汇总

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文章摘要


本文介绍了多个专注于异常检测的图像和视频数据集,它们广泛应用于工业检测、纺织品检测、电力线资产检测、航空发动机叶片异常检测、工业产品异常检测、视频序列异常检测、异常分割和视频异常检测等领域。以下是对这些数据集的详细总结:

1. ADFI数据集:专注于工业检测的图像数据集,提供训练图像和测试图像,后者包括有缺陷和无缺陷的图像。

2. WFDD数据集:用于纺织品检测的基准测试数据集,包含4101张机织布图像,涵盖灰布、格布、黄布和粉红色花四类,每类都有不同形状的缺陷和像素级注释。

3. InsPLAD数据集:电力线资产检测数据集,包含10,607张高分辨率无人机彩色图像,涵盖17种电力线资产,部分资产带有条件注释,如腐蚀、破损/缺失盖子和鸟窝。

4. AeBAD数据集:航空发动机叶片异常检测数据集,分为单叶片数据集和叶片视频异常检测数据集,特点是样本未对齐、尺度不同,以及测试集和训练集存在域偏移。

5. BeanTech数据集(BTAD):真实世界的工业异常数据集,包含3种工业产品的2830张图像。

6. LAD数据集:大规模异常检测数据库,包含2000个视频序列,涵盖碰撞、火灾、暴力等14个异常类别,提供视频级和帧级标注数据。

7. RoadAnomaly21数据集:用于异常分割的数据集,包含100张带有像素级注释的图像,每张至少包含一个异常物体,如动物或未知车辆。

8. UBnormal数据集:新的监督开放集基准测试,由多个虚拟场景组成,训练时引入了像素级注释的异常事件,实现全监督学习方法进行异常事件检测。

9. VisA数据集:包含12个子集,对应12个不同对象,共有10821张图像,包括9621个正常样本和1200个异常样本,特别关注印刷电路板等复杂结构。

此外,文章还提供了技术专栏链接,如多模态大模型解读、Tranformer系列、ICCV2023论文解读等,以及极市平台的相关动态和技术综述,为读者提供了丰富的学习和资源获取渠道。

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原文作者: 极市平台

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