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与手机缺陷分割有关的数据集

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简介:
该数据集专注于收集和标注用于识别手机屏幕缺陷的图像样本,旨在促进手机制造质量检测领域的自动化研究与发展。 手机缺陷分割数据集的数据说明如下:此数据集包含三种类型的表面缺陷:油渍、划痕和污迹。它由1200个图像组成,每种缺陷类型各有400张图片。所有这些图像是通过工业相机采集的,并且分辨率为1920x1080像素。此外,还有20幅额外无缺陷的图像可用于无监督设置。 文件夹信息如下: - 数据集由六个文件夹组成。 - 一个包含没有任何表面缺陷的手机图片。 - 其他五个分别包括有机油、划痕和污迹缺陷的手机图片,并且另外两个包含了这些缺陷对应的遮罩图。具体来说,ground_truth1 文件夹内有含有划痕与污渍缺陷图像的相关掩码;而 ground_truth2 则包含机油缺陷对应图像的掩模。

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    该数据集专注于收集和标注用于识别手机屏幕缺陷的图像样本,旨在促进手机制造质量检测领域的自动化研究与发展。 手机缺陷分割数据集的数据说明如下:此数据集包含三种类型的表面缺陷:油渍、划痕和污迹。它由1200个图像组成,每种缺陷类型各有400张图片。所有这些图像是通过工业相机采集的,并且分辨率为1920x1080像素。此外,还有20幅额外无缺陷的图像可用于无监督设置。 文件夹信息如下: - 数据集由六个文件夹组成。 - 一个包含没有任何表面缺陷的手机图片。 - 其他五个分别包括有机油、划痕和污迹缺陷的手机图片,并且另外两个包含了这些缺陷对应的遮罩图。具体来说,ground_truth1 文件夹内有含有划痕与污渍缺陷图像的相关掩码;而 ground_truth2 则包含机油缺陷对应图像的掩模。
  • 玻璃背壳
    优质
    手机玻璃背壳缺陷数据集包含大量智能手机玻璃后盖在生产过程中出现的各种瑕疵图像样本,旨在促进机器学习模型识别和分类制造缺陷的研究。 该数据集包含8000多张玻璃盖板缺陷图像,并且每一张都经过了精确的标注处理。整个数据集中共有3种不同的标注类别,所有图像均为灰度图形式。
  • 检测
    优质
    本数据集包含多种工业产品在生产过程中的图像和相关信息,旨在帮助识别并分类各种制造缺陷,提升产品质量控制效率与精度。 缺陷检测/瑕疵检测数据集包括含有瑕疵图片的训练集和验证集。
  • PCB.rar
    优质
    本资料包包含了一个用于机器学习和计算机视觉研究的PCB(印制电路板)缺陷检测的数据集。内含大量标注清晰的图片及对应标签,适用于训练识别算法模型。 该数据集包含五种常见的PCB缺陷类别。
  • 定位标签检测2
    优质
    这是一个包含定位信息的缺陷检测数据集,旨在帮助研究人员和工程师训练及测试工业视觉系统中识别产品缺陷的能力。 我们有一个包含500多个带标签样本的缺陷检测数据集,这些数据是从网站上下载的。
  • PCB检测-VOC.rar
    优质
    PCB缺陷检测数据集-VOC包含用于印刷电路板(PCB)质量控制的图像和标注文件。该资源适用于训练机器学习模型识别并分类PCB上的各种缺陷,助力提高生产效率与产品质量。 PCB板缺陷检测数据集包含几百张图像,标签采用VOC格式,可以直接使用。
  • PCB识别目标检测
    优质
    本数据集专注于PCB(印制电路板)缺陷识别,采用先进的图像处理技术,旨在提升电子制造业中的自动检测精度。通过深度学习模型进行目标检测,有效减少人工检查误差和成本。 PCB缺陷数据已在实际生产线上收集并已分类,这些数据非常宝贵。
  • 软件预测CK
    优质
    本研究提供了一套用于软件缺陷预测的数据集,基于CK代码特征模型。该数据集旨在促进学术界对软件质量评估及改进方法的研究与开发。 包括15个项目的CK数据集。
  • 绝缘子类型
    优质
    本数据集收录了各类电力系统中绝缘子的缺陷信息,旨在通过机器学习方法识别和分类不同类型的绝缘子故障。 该数据集包含220张图片,展示了变电站、野外等多个自然场景下的故障绝缘子。每张图片都配有xml格式的标签文件。此数据集适用于缺陷检测相关课题研究。