Cora, Amazon, books, reddit, disney, enron from PyGOD

Name: Cora, Amazon, books, reddit, disney, enron from PyGOD
Creator: Haokai Gao
Published: 2026-04-17T17:24:54+08:00

IEEE2026-04-17 收录

图异常检测

图基准数据集

数据链接：

https://ieee-dataport.org/documents/cora-amazon-books-reddit-disney-enron-pygod 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Several benchmark datasets for graph anomaly detection are sourced from the PyGOD library.

提供机构：

IM-IAD是一个专为工业制造领域设计的图像异常检测基准，由南方科技大学计算机科学与工程系的研究团队开发。该数据集包含7个主要数据集，涵盖了多种工业应用场景，如产品表面异常检测、纺织品缺陷检测和食品检验等。IM-IAD旨在通过提供一个统一的评估平台，推动工业图像异常检测技术的发展，解决现有算法在实际应用中的性能差异问题。数据集的创建过程涉及对多个工业数据集的整合与标准化，确保了数据的一致性和可用性

arXiv2024-01-28 更新780

Tiny ImageNet异常样本数据

图异常检测

模型鲁棒性评估

本数据集基于TinyImageNet图像识别任务，采用随机像素扰动、颜色通道干扰、部分图像遮挡、随机裁剪与缩放等异常样本生成策略，构造异常数据集。数据目录下包含100000条异常样本数据，每条数据对应原始图像和异常样本图像，总计100000×2=200000条数据。所有图像均以JPEG格式存储，并使用索引编号及[clean,noisy]进行数据类型区分（如class_1_clean.jpg、cla

国家基础学科公共科学数据中心190

Anomaly detection performance (AUROC).

网络异常检测

图异常检测

Anomaly detection in attributed networks is critical for identifying threats such as financial fraud and intrusions across social, e-commerce, and cyber-physical domains. Existing graph-based methods

NIAID Data Ecosystem80

RAD

图异常检测

工业检测

RAD数据集是由华中科技大学创建，专注于评估图像异常检测方法的鲁棒性。该数据集包含自由视角、不均匀光照和模糊采集等条件下的图像，旨在模拟实际工业检测环境。数据集通过使用工业相机采集工作平台上是否存在异物的图像来构建，异物包括螺栓、电缆扎带、海绵和胶带等。创建过程中，考虑了多种图像噪声，如视角变化、光照不均和图像模糊，以确保数据集能有效测试和提升异常检测方法的鲁棒性。RAD数据集主要应用于工业制造中

arXiv2024-06-11 更新690

An open dataset for intelligent recognition and classification of abnormal condition in longwall mining

煤矿安全监控

图异常检测

This work developed image dataset of underground longwall mining face (DsLMF+), which consists of 138004 images with annotation 6 categories of mine personnel, hydraulic support guard plate, large coa

Figshare2024-07-08 更新120

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