突破傳統(tǒng)限制,更貼近落地生產(chǎn)
高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集對CV技術和人工智能的發(fā)展起著至關重要的作用。如ImageNet不僅推動了算法的創(chuàng)新,還產(chǎn)業(yè)發(fā)展和進步。
在工業(yè)界,MVTec、VISION VI、DAGM2007等數(shù)據(jù)集幫助視覺學習算法更接近工業(yè)生產(chǎn)實際場景,但由于樣本量、精度、語義描述的不足,始終限制著AI工業(yè)檢測的發(fā)展。
Defect Spectrum數(shù)據(jù)集帶著突破傳統(tǒng)缺陷檢測界限的任務而來,為工業(yè)缺陷提供了詳盡、語義豐富的大規(guī)模標注,實現(xiàn)了精度及豐富語義的工業(yè)缺陷檢測。
相比其他工業(yè)數(shù)據(jù)集,“Defect Spectrum”數(shù)據(jù)集提供了5438張缺陷樣本、125種缺陷類別,并提供了像素級的細致標簽,為每一個缺陷樣本提供了的語言描述,實現(xiàn)了前所未有的性能突破。
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