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VisA 工业视觉异常检测数据集

**VisA 数据集是用于异常检测和分割的 SPot-the-Difference 自监督预训练数据集。**包含 12 个子集,对应 12 个不同的对象,如图所示。有 10,821 张图像,其中 9,621 个正常样本和 1,200 个异常样本。四个子集是不同类型的印刷电路板 (PCB),其结构相对复杂,包含晶体管、电容器、芯片等。对于视图中多个实例的情况,我们收集四个子集:Capsules 、 Candles 、 Macaroni1 和 Macaroni2 。 Capsules 和 Macaroni2 中的实例在位置和姿势上有很大不同。此外,研究团队还收集了四个子集,包括腰果、口香糖、炸薯条和管道炸薯条,其中对象大致对齐。异常图像包含各种缺陷,包括划痕、凹痕、色斑或裂纹等表面缺陷,以及错位或缺失部件等结构缺陷。
Citation
@article{zou2022spot,
title={SPot-the-Difference Self-Supervised Pre-training for Anomaly Detection and Segmentation},
author={Zou, Yang and Jeong, Jongheon and Pemula, Latha and Zhang, Dongqing and Dabeer, Onkar},
journal={arXiv preprint arXiv:2207.14315},
year={2022}
}