Dataset：数据集集合(CV方向数据集)——常见的计算机视觉图像数据集大集合包括表面缺陷检测数据集(建议收藏，持续更新)
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深度学习需要数据，许许多多的数据。前文提到过的著名图像分类模型的训练都基于庞大的数据集。排名前三的训练数据集分别是：ImageNet——150 万图像，1000 个对象分类/类别；图像处理常用的数据集ImageNet。COCO——250 万图像，91 个对象分类；PASCAL VOC——50 万图像，20 个对象分类。
在东北大学(NEU)表面缺陷数据库中，收集了热轧带钢6种典型的表面缺陷，即卷缩皮(RS)、斑块(Pa)、裂纹(Cr)、点蚀面(PS)、夹杂物(In)和划痕(Sc)。该数据库包括1800张灰度图像:6种不同类型的典型表面缺陷各300个样本。 图1为六种典型表面缺陷的样本图像，每幅图像的原始分辨率为200×200像素。从图1中我们可以清楚地观察到类内缺陷在外观上存在较大差异，例如，划痕(最后一列)可能是水平划痕、垂直划痕、倾斜划痕等。同时，类间缺陷也具有相似的特征，如:滚入鳞片、裂纹和点蚀表面。此外，由于光照和材料变化的影响，类内缺陷图像的灰度值也会发生变化。总之，NEU表面缺陷数据库包含两大难题，即类内缺陷外观差异较大，类间缺陷方面相似，缺陷图像受光照和材料变化的影响。
提供了从高分辨率光电组件的电致发光图像中提取的太阳能电池图像数据集。 该数据集包含2,624个样本，样本为300×300像素的8位灰度图像，包含44个不同退化程度的功能性和缺陷太阳能电池。注释图像中的缺陷可以是内在缺陷，也可以是外在缺陷，已知它们会降低太阳能组件的功率效率。所有的图像都在大小和透视方面进行了规范化。此外，在提取太阳能电池之前，用于捕获EL图像的相机镜头所引起的任何畸变都被消除了。
该数据集是由Kolektor Group d.o.o.提供和注释的缺陷电气换向器图像构建的。具体地说，在电子换向器中嵌入的塑料表面观察到微观碎片或裂纹。每个换向器的表面积在8张不重叠的图像中被捕获。这些图像是在受控环境下拍摄的。数据集包括:
对于每个项目，缺陷只在至少一幅图像中可见，而两幅图像上有两个项目的缺陷，这意味着有52幅图像的缺陷可见。剩下的347张图片作为表面无缺陷的反面例子。
DeepPCB:一个数据集包含1500对图像，每个图像由一个无缺陷的模板图像和一个对齐的测试图像组成，其中注释包括6种最常见的PCB缺陷的位置： open, short, mousebite, spur, pin hole and spurious copper。
布匹疵点检验是纺织行业生产和质量管理的重要环节，人工智能和计算机视觉技术应用于纺织行业，其价值无疑是巨大的。本赛场聚焦布匹疵点智能检测，要求选手研究开发高效可靠的计算机视觉算法，提升布匹疵点检验的准确度，降低对大量人工的依赖，提升布样疵点质检的效果和效率。初赛阶段考察素色布瑕疵检测和分类能力，复赛阶段考察花色布的瑕疵检测和分类能力。数据描述 深入佛山南海纺织车间现场采集布匹图像，制作并发布大规模的高质量布匹疵点数据集，同时提供精细的标注来满足算法要求。其中，素色布数据约8000张，花色布数据约12000张。
铝型材是佛山南海的支柱性产业。在铝型材的实际生产过程中，由于各方面因素的影响，铝型材表面会产生裂纹、起皮、划伤等瑕疵，这些瑕疵会严重影响铝型材的质量。为保证产品质量，需要人工进行肉眼目测。然而，铝型材的表面自身会含有纹路，与瑕疵的区分度不高。传统人工肉眼检查十分费力，不能及时准确的判断出表面瑕疵，质检的效率难以把控。近年来，深度学习在图像识别等领域取得了突飞猛进的成果。铝型材制造商迫切希望采用最新的AI技术来革新现有质检流程，自动完成质检任务，减少漏检发生率，提高产品的质量，使铝型材产品的生产管理者彻底摆脱了无法全面掌握产品表面质量的状态。本次大赛选择南海铝型材标杆企业的真实痛点作为赛题场景，寻求解决方案，助力企业实现转型升级，提升行业竞争力。 大赛数据集里有1万份来自实际生产中有瑕疵的铝型材监测影像数据，每个影像包含一个或多种瑕疵。供机器学习的样图会明确标识影像中所包含的瑕疵类型。 使用某企业某一产线某一时间段获取的铝型材图片，训练算法来定位瑕疵所在位置以及判断瑕疵的类型。
提出了一个用于统计纹理表面检测的综合基准语料库。我们希望它有助于进一步发展和基准分类算法的应用于工业光学检测。所有数据都是公开的，可以从这个页面下载。2007年DAGM研讨会的比赛，DAGM(德意志Arbeitsgemeinschaft毛皮Mustererkennung汽车集团,德国的章IAPR国际协会(模式识别)和GNSS(德国的欧洲神经网络社会章)提供了一个开放的竞争弱监督学习工业光学检验作为DAGM研讨会的一部分,在2007年举行。该竞赛的灵感来自于自动化光学检测可以显著降低工业质量控制的成本。参赛者必须设计一种分类算法:
这些数据是人工生成的，但类似于现实世界中的问题。10个数据集中的前6个，记为开发数据集，应该用于算法开发。剩下的四个数据集，被称为比赛数据集，可以用来评估表现。研究人员应考虑在开发完成前不使用或分析竞赛数据集作为荣誉准则。在下面我们提供一些关于数据集的细节:
CrackForest数据集是一个能够反映城市路面状况的标注路面裂缝图像数据库。
该数据集主要用于训练DBCC模型和桥梁裂缝检测。
RSDDs数据集包含两种类型的数据集：第一种是从快车道捕获的I型RSDDs数据集，其中包含67个具有挑战性的图像。第二个是从普通/重型运输轨道捕获的II型RSDDs数据集，其中包含128个具有挑战性的图像。 两个数据集的每幅图像至少包含一个缺陷，并且背景复杂且噪声很大。 RSDDs数据集中的这些缺陷已由一些专业的人类观察员在轨道表面检查领域进行了标记。
数据集描述
Spring AOP（面向切面编程）默认提供了两种动态代理方式：JDK动态代理和CGLIB代理。它们的选择取决于被代理的对象是否实现了接口，以及配置的代理模式。
你了解融合CDN是什么吗？为什么需要融合CDN？你可能有听过融合CDN，但你知道它的应用方法与原理吗？本文将带你一次了解什么是融合CDN，详细介绍融合CDN的应用方法与运用原理，立刻替您解开心中疑惑！什么是融合CDN？内容分发网络（CDN）因为能为企业网站带来多项优势而广为人知。他们能让企业提供更能接近全球使用者的内容，有助于防止过度使用原点服务器，并提供协助加速网站负载时间的功能。大多数公司依赖
# R语言中的数据集概述R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。在R语言中，数据集是进行数据操作和分析的核心。理解数据集的结构、类型以及如何有效地使用它们，是R语言学习者必须掌握的基本技能之一。本文将详细介绍R语言中的数据集，包括数据集的基本类型、如何创建和操作数据集，并提供相应的代码示例。## 数据集的基本概念在R语言中，数据集可以被视为一个数据框（data frame）
文章目录IMDB 数据集介绍Keras中使用IMDB数据集加载相应的包加载 IMDB 数据集查看数据样式准备数据创建验证集构建模型编译模型训练模型绘制训练损失和验证损失绘制训练精度和验证精度评估模型模型预测 IMDB 数据集介绍IMDB 数据集包含来自互联网电影数据库（IMDB）的 50 000 条严重两极分化的评论。数据集被分为用于训练的 25 000 条评论与用于测试的 25 000 条评论
真英雄，成名于少林寺武侠大会；好算法，验证在斯坦福公开数据。 武侠小说中一个公平且有影响力的平台，可以让侠之大者脱颖而出，科研也是，一个优秀的公开数据集可以让好算法脱颖而出，并同时让那些靠吹的算法身败名裂。本文将详细叙述今年目前为止自然语言处理界最重量级的数据集 SQuad。 1. SQuAD是什么？ SQuAD 是斯坦福大学于
KDD是数据挖掘与知识发现（Data Mining and Knowledge Discovery）的简称，KDD CUP ACM（Association for Computing Machiner）的 SIGKDD（Special Interest Group on Know
MNISTMNIST是一个手写数字的数据集，包含一组60,000张图片的训练集和一个包含10,000张图片的测试集，图片一共有10类，分别对应阿拉伯数字0-9。在原始的MNIST数据集中，每张图片由28*28的矩阵表示，在机器学习中，我们一般将它转成784维的向量作为输入层的输入。MNIST数据集下载CIFAR-10CIFAR-10是由Hiton的学生整理的一个用于识别普适物体的小型数据集.它一共
想了解数据标注是做什么的，就要先了解人工智能的一些应用，在此可思数据以阿里巴巴的蜻蜓人脸识别系统为开端把想了解数据标注，这些基本概念都要了解下。而我们在做数据标注的时候，其产生的数据标注都是提供给客户，使其做机器学习过程中的模型和算法训练数据集而数据集又分为三类：1.训练集 用来调试神经网络；2.验证集 用来查看训练效果；查看模型训练的效果，是否朝着坏的方向进行，及时停止训练用在训练的过
数据集是由一组数据组成的集合，用于对提出算法进行训练和测试。在图像领域，针对不同应用，数据集构造不同，体现在规模，图片尺寸等性质上。图像应用主要有检测、分类和分割三大类。本文将介绍数据集的构建以及辅助生成工具。1. 数据集的特点在物体检测方面，数据集规模适中，图片范围相对较大。自然图像中，以PASCAL VOC2007为例（The 2005 PASCAL Visual Object Classes
数据集的概念1.1何为数据集数据集通常是由数据构成的一个矩形数组，行表示观测，列表示变量。不同的行业对于数据集的行和列叫法不同。统计学家称它们为观测（observation）和变量（variable），数据库分析师则称其为记录（record）和字段（field），数据挖掘和机器学习学科的研究者则把它们叫作示例（example）和属性（attribute）。我们在本篇使用术语观测和变量。你可以清楚地
数据集结构数据集通常是由数据构成的一个矩形数组，行表示观测，列表示变量。不同的行业对于数据集的行和列叫法不同。统计学家称它们为观测（observation）和变量（variable），数据库分析师则称其为记录（record）和字段（field），数据挖掘和机器学习学科的研究者则把它们叫作示例（example）和属性（attribute）。（摘录自R语言实战第2版）R 的数据结构R中有许多用于存储数
什么是网络数据集网络数据模型用于存储具有网络拓扑关系的数据模型。网络数据模型包含了网络线数据和网络结点数据集，还包含了两者之间的拓扑关系。在网络数据集中，线数据集为主数据集，点数据集作为子数据集。网络数据集可以用来做什么网络数据模型，可以进行路径分析、服务区分析、最近设施查找、选址分区、通达性分析等多种网络分析。创建网络数据是整个网络分析的基础，所有的网络分析功能均能在网络图层上进行。准备工作准备
1. 概述我们在考虑MySQL数据库的高可用的架构时，主要要考虑如下几方面：如果数据库发生了宕机或者意外中断等故障，能尽快恢复数据库的可用性，尽可能的减少停机时间，保证业务不会因为数据库的故障而中断。用作备份、只读副本等功能的非主节点的数据应该和主节点的数据实时或者最终保持一致。当业务发生数据库切换时，切换前后的数据库内容应当一致，不会因为数据缺失或者数据不一致而影响业务。关于对高可用的分级在这里
目录主成分分析（PCA）——以葡萄酒数据集分类为例1、认识PCA（1）简介（2）方法步骤2、提取主成分3、主成分方差可视化4、特征变换5、数据分类结果6、完整代码总结：主成分分析（PCA）——以葡萄酒数据集分类为例1、认识PCA（1）简介数据降维的一种方法是通过特征提取实现，主成分分析PCA就是一种无监督数据压缩技术，广泛应用于特征提取和降维。换言之，PCA技术就是在高维数据中寻找最大方差的方向，
1、什么是RDDRDD（分布式弹性数据集）是对分布式计算的抽象，代表要处理的数据，一个数据集,RDD是只读分区的集合。数据被分片，分成若干个数据分片，存储到不同的节点中，可以被并行的操作，所以叫分布式数据集。计算时优先考虑放于内存中，如果放不下把一部分放在磁盘上保存。RDD（分布式弹性数据集）是整个Spark抽象的基石，是基于工作集的应用抽象。Spark的各个子框架，Spark SQL、Spark
第四次实验课~ <task1.c> 源代码 点击查看代码 #include <stdio.h> #define N 4 #define M 2 void test1() { int x[N] = {1, 9, 8, 4}; int i; // 输出数组x占用的内存字节数 printf("sizeof ...
Elasticsearch 架构深度解析 本文深入剖析Elasticsearch的分布式系统架构，揭示其支撑亿级数据毫秒级搜索的奥秘。主要内容包括： 架构全景：展示客户端层、协调节点、主节点、数据节点和Ingest节点的协作关系 核心组件详解： 协调节点的请求路由和结果合并机制 主节点负责集群状态管理和分片分配 数据节点处理存储和查询操作 Ingest节点实现数据预处理 存储引擎：Lucene倒排索引的工作原理，通过词到文档映射实现高效搜索 文章结合图解和真实场景，帮助读者掌握设计高性能、高可用集群的关键原
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如果光输出可以直接在设备上进行交互控制，那就太好了。现在我们将构建并编程一个设备。 几个星期前，当我去一家餐馆的时候，这种台灯的变体真的弄伤了我的手指。这东西是要通过触摸来控制的，但要用一种神秘的方式。有足够的理由进一步研究使用ESP32。当然，使用Micropython是成功的。这是该系列下一集的 ...