AeBAD航空發(fā)動機葉片異常檢測數(shù)據(jù)集

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真實世界的航空發(fā)動機葉片異常檢測（AeBAD）數(shù)據(jù)集，由兩個子數(shù)據(jù)集組成：單葉片數(shù)據(jù)集（AeBAD-S）和葉片視頻異常檢測數(shù)據(jù)集（AeBAD-V）。與現(xiàn)有數(shù)據(jù)集相比，AeBAD具有以下兩個特點：1.）目標(biāo)樣本未對齊且處于不同的尺度。2.) 測試集和訓(xùn)練集中正態(tài)樣本的分布存在域偏移，其中域偏移主要是由光照和視圖的變化引起的。

BeanTech 異常檢測數(shù)據(jù)集

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BTAD （beanTech 異常檢測）數(shù)據(jù)集是真實世界的工業(yè)異常數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含 3 種工業(yè)產(chǎn)品的總共 2830 張真實世界圖像。

LAD視頻序列異常檢測

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Large-scale Anomaly Detection (LAD) 是一個用于對視頻序列中的異常檢測進行基準(zhǔn)測試的數(shù)據(jù)庫，它具有兩個方面的特點。1) 包含正常和異常視頻片段2000個視頻序列，碰撞、火災(zāi)、暴力等14個異常類別，場景種類繁多，是目前最大的異常分析數(shù)據(jù)庫。2）提供標(biāo)注數(shù)據(jù)，包括視頻級標(biāo)簽（異常/正常視頻、異常類型）和幀級標(biāo)簽（異常/正常視頻幀），方便異常檢測。

RoadAnomaly21

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RoadAnomaly21是一個用于異常分割的數(shù)據(jù)集，其任務(wù)是識別包含訓(xùn)練期間從未見過的對象的圖像區(qū)域。它由 100 張帶有像素級注釋的圖像的評估數(shù)據(jù)集組成。每張圖片至少包含一個異常物體，例如動物或未知車輛。異?？梢猿霈F(xiàn)在圖像的任何地方，并且大小差異很大，覆蓋圖像的 0.5% 到 40%。

UBnormal數(shù)據(jù)集

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UBnormal 是一種新的監(jiān)督開放集基準(zhǔn)測試，由多個虛擬場景組成，用于視頻異常檢測。與現(xiàn)有數(shù)據(jù)集不同，該數(shù)據(jù)集在訓(xùn)練時引入了像素級注釋的異常事件，首次實現(xiàn)了使用全監(jiān)督學(xué)習(xí)方法進行異常事件檢測。為了保留典型的開放集公式，數(shù)據(jù)集在視頻的訓(xùn)練和測試集合中包含不相交的異常類型集。

VisA異常數(shù)據(jù)集

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VisA 數(shù)據(jù)集包含 12 個子集，對應(yīng) 12 個不同的對象。共有 10,821 張圖像，其中包含 9,621 個正常樣本和 1,200 個異常樣本。四個子集是不同類型的印刷電路板 (PCB)，具有相對復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，包括晶體管、電容器、芯片等。對于視圖中多個實例的情況，我們收集了四個子集：Capsules、Candles、Macaroni1 和 Macaroni2。Capsules 和 Macaroni2 中的實例在位置和姿勢上有很大不同。