VisA 数据集是用于异常检测和分割的 SPot-the-Difference 自监督预训练数据集。包含 12 个子集，对应 12 个不同的对象，如图所示。有 10,821 张图像，其中 9,621 个正常样本和 1,200 个异常样本。四个子集是不同类型的印刷电路板 (PCB），其结构相对复杂，包含晶体管、电容器、芯片等。对于视图中多个实例的情况，我们收集四个子集：Capsules 、 Candles 、 Macaroni1 和 Macaroni2 。 Capsules 和 Macaroni2 中的实例在位置和姿势上有很大不同。此外，研究团队还收集了四个子集，包括腰果、口香糖、炸薯条和管道炸薯条，其中对象大致对齐。异常图像包含各种缺陷，包括划痕、凹痕、色斑或裂纹等表面缺陷，以及错位或缺失部件等结构缺陷。