Real-IAD数据集：工业异常检测的新挑战

最新推荐文章于 2025-03-06 06:29:49 发布

码农工具百宝箱

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分类专栏：码农小工具文章标签： pytorch 深度学习人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013818406/article/details/143723506

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在工业自动化和智能制造的背景下，异常检测成为了一个至关重要的环节。为了推动异常检测技术的发展，Real-IAD数据集应运而生。这是一个基于真实工业应用场景的异常检测数据集，它提供了丰富的单视图和多视图异常检测实验示例，并支持在多种噪声水平下进行异常检测实验。本文将详细介绍Real-IAD数据集的准备、训练和评估过程。

Real-IAD数据集简介

Real-IAD数据集包含了30种不同的工业对象，每个对象都有对应的图像和标注信息。数据集的目录结构清晰，包含了不同分辨率的图像和多种噪声水平下的标注文件。这为研究人员提供了一个全面的平台，用于开发和测试异常检测算法。

数据集目录结构

Real-IAD数据集的目录结构如下所示：

data
└── Real-IAD
    ├── realiad_1024
    │   ├── audiojack
    │   │   ├── *.jpg
    │   │   ├── *.png
    │   │   ...
    │   ...
    ├── realiad_jsons
    │   ├── audiojack.json
    │   ...
    ├── realiad_jsons_sv
    │   ├── audiojack.json
    │   ...
    ├── realiad_jsons_fuiad_0.0
    │   ├── audiojack.json
    │   ...
    ├── realiad_jsons_fuiad_0.1
    │   ├── audiojack.json
    │   ...
    ├── realiad_jsons_fuiad_0.2
    │   ├── audiojack.json
    │   ...
    ├── realiad_jsons_fuiad_0.4
    │   ├── audiojack.json
    │   ...
    └── realiad_raw
        ├── a