VisA 데이터 세트는 이상 감지 및 세분화를 위한 SPot-the-Difference 자체 감독 사전 학습 데이터 세트입니다.그림에서 볼 수 있듯이, 여기에는 12개의 서로 다른 객체에 해당하는 12개의 하위 집합이 포함되어 있습니다. 총 10,821개의 이미지가 있으며, 이 중 9,621개가 정상 샘플이고 1,200개가 비정상 샘플입니다. 네 개의 하위 집합은 서로 다른 유형의 인쇄 회로 기판(PCB)으로, 비교적 복잡한 구조를 가지고 있으며 트랜지스터, 커패시터, 칩 등이 들어 있습니다. 여러 인스턴스가 표시되는 경우 Capsules, Candles, Macaroni1, Macaroni2의 네 개의 하위 집합을 수집합니다. Capsules와 Macaroni2의 인스턴스는 위치와 포즈가 매우 다릅니다. 연구팀은 또한 캐슈넛, 껌, 감자튀김, 파이프튀김 등 물체들이 대략적으로 정렬된 네 가지 하위 집합을 수집했습니다. 비정상적인 이미지에는 긁힘, 움푹 들어간 부분, 색 반점 또는 균열과 같은 표면 결함은 물론, 부품이 잘못 배치되거나 누락된 것과 같은 구조적 결함을 포함한 다양한 결함이 포함됩니다.

소환

@article{zou2022spot,
title={SPot-the-Difference Self-Supervised Pre-training for Anomaly Detection and Segmentation},
author={Zou, Yang and Jeong, Jongheon and Pemula, Latha and Zhang, Dongqing and Dabeer, Onkar},
journal={arXiv preprint arXiv:2207.14315},
year={2022}
}