表面缺陷检测数据集的汇总及相关论文集收集 - 在Github上开源的计算机视觉资源

引言:
表面缺陷检测在许多行业中都扮演着重要的角色，包括制造业、电子设备、汽车工业等。为了训练和评估表面缺陷检测算法，研究人员和工程师们积极收集并分享各种数据集和论文集。本文将介绍一些常用的表面缺陷检测数据集，并提供在Github上开源的计算机视觉资源。

1. 表面缺陷检测数据集:
   1.1 MVTec AD数据集:
   MVTec AD数据集是一个广泛用于表面缺陷检测的数据集。它包含了各种类型的产品的高分辨率图像，如塑料瓶、铝制品、电路板等。每个产品类别都包含训练集和测试集，以及真实的缺陷样本和无缺陷样本。这些数据集非常适合用于开发和评估表面缺陷检测算法。

1.2 CFB数据集:
CFB数据集是一个钢板表面缺陷检测数据集，由中国计量科学研究院提供。该数据集包含了多种类型的钢板缺陷，如划痕、裂纹、气泡等。每个缺陷类型都有大量的图像样本，包括不同的光照条件和缺陷位置。CFB数据集是一个用于研究表面缺陷检测算法的宝贵资源。

1.3 其他数据集:
除了上述提到的数据集外，还有许多其他用于表面缺陷检测的数据集可供使用，如：

• DefectNet: 这是一个用于表面缺陷检测的大规模数据集，包含多个产品类别和缺陷类型。
• Surface Inspection Benchmark (SIB): SIB数据集是一个用于表面缺陷检测和分类的综合数据集，包含了多种产品和缺陷类型。
• Steel Surface Defects Dataset: