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KolektorSDD2

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魔搭社区2026-01-07 更新2024-08-31 收录
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https://modelscope.cn/datasets/OpenDataLab/KolektorSDD2
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资源简介:
displayName: KolektorSDD2 (Kolektor Surface-Defect Dataset 2) labelTypes: - Semantic_seg_map license: - CC BY-NC-SA 4.0 mediaTypes: - Image paperUrl: https://arxiv.org/pdf/2104.06064v3.pdf publishDate: "2021" publishUrl: https://www.vicos.si/resources/kolektorsdd2/ publisher: - University of Ljubljana tags: - Image taskTypes: - Semantic Segmentation --- # 数据集介绍 ## 简介 KolektorSDD2 是一个表面缺陷检测数据集,包含 3000 多张包含多种缺陷类型的图像,是在解决实际工业问题时获得的。数据集包括: 356 张有可见缺陷的图像 2979 张没有任何缺陷的图像 图像大小约为 230 x 630 像素 训练集有 246 个正图像和 2085 个负图像 测试集有 110 个正图像和 894 个负图像 几种不同类型的缺陷(划痕、轻微斑点、表面缺陷等) ## 引文 ``` @article{bovzivc2021mixed, title={Mixed supervision for surface-defect detection: From weakly to fully supervised learning}, author={Bo{\v{z}}i{\v{c}}, Jakob and Tabernik, Domen and Sko{\v{c}}aj, Danijel}, journal={Computers in Industry}, volume={129}, pages={103459}, year={2021}, publisher={Elsevier} } ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}

显示名称: KolektorSDD2(Kolektor表面缺陷数据集2,Kolektor Surface-Defect Dataset 2) 标签类型: - 语义分割标注图(Semantic_seg_map) 许可证: - 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享4.0协议(CC BY-NC-SA 4.0) 媒体类型: - 图像(Image) 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2104.06064v3.pdf 发布日期: "2021" 发布链接: https://www.vicos.si/resources/kolektorsdd2/ 发布机构: - 卢布尔雅那大学(University of Ljubljana) 标签: - 图像(Image) 任务类型: - 语义分割(Semantic Segmentation) --- # 数据集介绍 ## 简介 KolektorSDD2是一款面向工业表面缺陷检测的专业数据集,累计收录超3000张涵盖多种缺陷类型的实拍图像,数据源自真实工业问题的解决场景。数据集包含356张存在可见缺陷的正样本图像、2979张无任何缺陷的负样本图像,单张图像分辨率约为230×630像素。数据集划分规则如下:训练集包含246张正样本图像与2085张负样本图像;测试集包含110张正样本图像与894张负样本图像。数据集中涵盖划痕、轻微斑点、各类表面瑕疵等多类典型表面缺陷。 ## 引文 @article{bovzivc2021mixed, title={面向表面缺陷检测的混合监督学习:从弱监督到全监督学习}, author={Božič, Jakob and Tabernik, Domen and Skočaj, Danijel}, journal={工业计算机(Computers in Industry)}, volume={129}, pages={103459}, year={2021}, publisher={Elsevier} } ## 数据集下载 :modelscope-code[]{type="git"}
提供机构:
maas
创建时间:
2024-07-08
AI搜集汇总
数据集介绍
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背景与挑战
背景概述
KolektorSDD2是一个工业表面缺陷检测数据集,包含超过3000张图像,涵盖有缺陷和无缺陷样本,图像尺寸统一为约230 x 630像素。数据集专为语义分割任务设计,支持从弱监督到全监督的学习方法,适用于实际工业场景中的缺陷识别研究。
以上内容由AI搜集并总结生成
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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