Le Jeu de Données MVTec 3D-AD pour la Détection et la Localisation d'Anomalies 3D Non Supervisées

Nous présentons le premier ensemble de données 3D complet pour la tâche de détection et de localisation d'anomalies non supervisées. Il est inspiré par des scénarios réels d'inspection visuelle dans lesquels un modèle doit détecter divers types de défauts sur des produits manufacturés, même s'il n'est formé que sur des données exemptes d'anomalies. Certains défauts se manifestent sous forme d'anomalies dans la structure géométrique d'un objet, provoquant des écarts significatifs dans une représentation 3D des données. Nous avons utilisé un capteur 3D industriel à haute résolution pour acquérir des scans de profondeur de 10 catégories d'objets différentes. Pour toutes les catégories d'objets, nous fournissons un ensemble d'apprentissage et un ensemble de validation, chacun composé uniquement de scans d'échantillons exempts d'anomalies. Les ensembles de test correspondants contiennent des échantillons présentant divers défauts tels que des rayures, des bosses, des trous, des contaminations ou des déformations. Des annotations précises du vérité terrain sont fournies pour chaque échantillon test anomal. Un premier benchmark de méthodes de détection d'anomalies 3D sur notre ensemble de données indique qu'il existe encore une marge considérable pour l'amélioration.