数据集格式labelme格式(不包含mask文件仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)1149标注数量(json文件个数)1149标注类别数4标注类别名称:[groove,ablation,breakdown,fracture]每个类别标注的框数groove沟槽 count 484ablation烧蚀 count 279breakdown击穿/损坏 count 988fracture断裂 count 389总框数2140使用标注工具labelme5.5.0所在github仓库firc-dataset图片分辨率1920x1920标注规则对类别进行画多边形框polygon重要说明可以将数据集用labelme打开编辑json数据集需自己转成mask或者yolo格式或者coco格式作语义分割或者实例分割特别声明本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证如果您需要引用该数据集请按照下面介绍和格式进行引用数据集介绍真实世界的航空发动机叶片异常检测AeBAD数据集由两个子数据集组成单叶片数据集AeBAD-S和叶片视频异常检测数据集AeBAD-V。与现有数据集相比AeBAD具有以下两个特点1.目标样本未对齐且处于不同的尺度。2.) 测试集和训练集中正态样本的分布存在域偏移其中域偏移主要是由光照和视图的变化引起的。article{zhang2023industrial,title{Industrial Anomaly Detection with Domain Shift: A Real-world Dataset and Masked Multi-scale Reconstruction},author{Zhang, Zilong and Zhao, Zhibin and Zhang, Xingwu and Sun, Chuang and Chen, Xuefeng},journal{arXiv preprint arXiv:2304.02216},year{2023}}图片预览标注例子原图随机选16张图展示标注绘制结果labelme编辑图实例