SDNET2018

kaggle2024-05-04 更新2024-05-06 收录

下载链接：

https://www.kaggle.com/datasets/seymurhasanov/sdnet2018

下载链接

链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Structural Defects Network Dataset

结构缺陷网络数据集

创建时间：

2024-05-04

搜集汇总

数据集介绍

以上内容由遇见数据集搜集并总结生成

GC10-DET

GC10-DET是在真实工业中收集的表面缺陷数据集。它包含十种类型的表面缺陷，即冲孔（Pu）、焊缝（Wl）、新月形缝隙（Cg）、水斑（Water Spot）、油斑(Os)、丝斑(Ss)、夹杂物(In)、轧坑(Rp)、折痕(Cr)、腰部折痕 (Wf)。所收集的缺陷都在钢板的表面。该数据集包括3570张灰度图像。

github2024-02-20 更新29612

DAGM 2007

DAGM 2007数据集是一个用于工业图像分类的基准数据集，主要用于研究表面缺陷检测。该数据集包含6个不同类别的图像，每个类别有1000张正常图像和150张带有缺陷的图像。数据集的目的是评估和比较不同算法在工业图像中的缺陷检测能力。

www.ais.uni-bonn.de19751

NEU-DET

用于缺陷检测的数据集，使用yolov8及其改进模型（包括Coordinate Attention和Swin Transformer）进行缺陷检测。

github2023-12-07 更新16711

Wafer Defect

该数据集包含了七个主要类别的晶圆缺陷，分别是：BLOCK ETCH、COATING BAD、PARTICLE、PIQ PARTICLE、PO CONTAMINATION、SCRATCH和SEZ BURNT。这些类别涵盖了晶圆在生产过程中可能出现的多种缺陷类型，每一种缺陷都有其独特的成因和表现形式。数据集不仅在类别数量上具有多样性，而且在样本的多样性和复杂性上也展现了其广泛的应用潜力。每个类别的样本

github2024-10-15 更新27890

Severstal Steel Defect Detection

该数据集用于检测Severstal钢铁公司生产的钢板上的缺陷。数据集包含高分辨率的钢板图像，每张图像可能包含多种类型的缺陷。缺陷类型包括：1. 斑点，2. 划痕，3. 表面缺陷，4. 其他。数据集的目标是训练模型以自动检测和分类这些缺陷。