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异常检测开源数据集资源汇总
重点标签 ADFI数据集、WFDD数据集、InsPLAD数据集、AeBAD数据集、BeanTech数据集、LAD数据集、RoadAnomaly21数据集、UBnormal数据集、VisA数据集
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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