MVTecAD

displayName: MVTecAD (MVTEC ANOMALY DETECTION DATASET)
labelTypes:
- SemanticSegMap
license:
- CC BY-NC-SA 4.0
mediaTypes:
- Image
paperUrl: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s11263-020-01400-4.pdf
publishDate: "2019"
publishUrl: https://www.mvtec.com/company/research/datasets/mvtec-ad/
publisher:
- MVTec
tags:
- Leather
- Cable
- Wood
taskTypes:
- Anomaly Detection
- Unsupervised Anomaly Detection
- Outlier Detection

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# 数据集介绍
## 简介
MVTec AD 是用于对异常检测方法进行基准测试的数据集，重点是工业检测。它包含超过 5000 张高分辨率图像，分为 15 个不同的对象和纹理类别。每个类别包括一组无缺陷的训练图像和一组具有各种缺陷的图像以及没有缺陷的图像的测试集。
## 引文

```
"@article{bergmann2021mvtec,
title={The MVTec anomaly detection dataset: a comprehensive real-world dataset for unsupervised anomaly detection},
author={Bergmann, Paul and Batzner, Kilian and Fauser, Michael and Sattlegger, David and Steger, Carsten},
journal={International Journal of Computer Vision},
volume={129},
number={4},
pages={1038--1059},
year={2021},
publisher={Springer}
}"
```

## Download dataset
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显示名称：MVTecAD（MVTEC异常检测数据集）
标签类型：
- 语义分割映射（SemanticSegMap）
许可证：
- 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享4.0（CC BY-NC-SA 4.0）
媒体类型：
- 图像（Image）
论文链接：https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s11263-020-01400-4.pdf
发布日期：2019年
发布主页：https://www.mvtec.com/company/research/datasets/mvtec-ad/
发布方：
- MVTec
标签：
- 皮革（Leather）
- 线缆（Cable）
- 木材（Wood）
任务类型：
- 异常检测（Anomaly Detection）
- 无监督异常检测（Unsupervised Anomaly Detection）
- 离群点检测（Outlier Detection）

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# 数据集概览
## 简介
MVTec AD是一款聚焦工业检测场景的异常检测基准数据集，用于对各类异常检测方法开展标准化性能评估。该数据集包含逾5000张高分辨率图像，涵盖15类不同的对象与纹理品类。每一类均配备一组无瑕疵的训练图像，以及包含各类缺陷样本与无缺陷样本的测试集。
## 引文

"@article{bergmann2021mvtec,
title={The MVTec anomaly detection dataset: a comprehensive real-world dataset for unsupervised anomaly detection},
author={Bergmann, Paul and Batzner, Kilian and Fauser, Michael and Sattlegger, David and Steger, Carsten},
journal={International Journal of Computer Vision},
volume={129},
number={4},
pages={1038--1059},
year={2021},
publisher={Springer}
}"

## 数据集下载
:modelscope-code[]{type="git"}

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

MVTecAD是一个专注于工业检测的异常检测基准数据集，包含超过5000张高分辨率图像，涵盖15个对象和纹理类别。每个类别提供无缺陷的训练图像和包含缺陷及无缺陷图像的测试集，旨在支持异常检测方法的评估和开发。