Retinal OCR数据集的部分内容如下图所示: 异常检测的评价指标 异常检测的评估指标一般包含以下几种:AUC-ROC曲线、TPR(真正率)和FPR(假正率)、Accuracy(准确率)、AUPR(Precision-Recall曲线下的面积)以及F-score分数。 为彻底理解上述几种评估指标,我们首先介绍混淆矩阵的相关概念 混淆矩阵:混淆矩阵中包含Positive、Neg...
数据集下载链接:http://suo.nz/2Rix5f UBnormal 是一种新的监督开放集基准测试,由多个虚拟场景组成,用于视频异常检测。与现有数据集不同,该数据集在训练时引入了像素级注释的异常事件,首次实现了使用全监督学习方法进行异常事件检测。为了保留典型的开放集公式,数据集在视频的训练和测试集合中包含不相交的异常类型集...
尽管其规模庞大,但可以通过选择特定子集或构建基于ImageNet的异常检测任务来利用它。例如,可以训练一个模型来识别不属于ImageNet中任何已知类别的图像。 3. MVTec AD MVTec AD是一个专注于工业检测的异常检测数据集,包含5000多张高分辨率图像,分为十五种不同的对象和纹理类别。每个类别包括一组无缺陷的训练图像和一...
工业异常检测(Industrial Anomalies Detection): 检测风力涡轮机、发电厂、高温能源系统、存储设备和旋转机械部件组成的工业系统中设备的损坏情况, 该领域中异常检测的挑战是数据量与数据的动态特性,因为故障通常是由多种因素引起的。 时间序列中的异常检测(Anomaly Detection in TimeSeries):包括单变量时间序列异常检测与...
数据链接:realiad4ad.github.io/Re 这篇论文提出了一个名为Real-IAD的大规模、真实世界、多视角工业异常检测数据集,用于评估多样化工业异常检测方法。现有的数据集在主流数据集上已经达到饱和,方法之间的差异无法很好地区分,且对各种新的实际异常检测设置的研究受到数据集规模的限制。Real-IAD数据集包含30种不同物体...
已经开发了一套Python工具,用于检测数据中的排放和搜索异常点--Python异常点检测(PyOD) PyOD是一个全面的、可扩展的Python工具包,用于检测多维数据中的外部对象(排放)。 PyOD的优势。 1. 统一的API,详细的文档和不同算法的交互式例子。 2. 高级模型,包括神经网络/深度训练和发射集合。
异常检测数据集整理 目录 •数据集来源•数据预处理•数据划分•数据标签•数据存储与备份 01 数据集来源 公开数据集 优点 获取方便,无需投入大量时间和资源进行数据收集和标注。缺点 可能存在数据过时、数据量较小、数据质量参差不齐等问题。适用场景 适用于快速验证算法的有效性和可行性,或者作为研究起点。...
首先,现有数据集缺乏各种位姿角度的全面视觉信息。他们通常有一个不切实际的假设,即无异常训练数据集是位姿对齐的,并且测试样本与训练数据具有相同的位姿,如图1(a)。然而,在实践中,异常可能存在于物体的任何区域,训练样本和查询样本可能具有不同的位姿,需要对位姿无关的异常检测进行研究。其次,对位姿不可知异常...
数据链接:https://realiad4ad.github.io/Real-IAD/ 这篇论文提出了一个名为Real-IAD的大规模、真实世界、多视角工业异常检测数据集,用于评估多样化工业异常检测方法。现有的数据集在主流数据集上已经达到饱和,方法之间的差异无法很好地区分,且对各种新的实际异常检测设置的研究受到数据集规模的限制。Real-IAD数据集...
MultiOOD基准是由苏黎世联邦理工学院、南加州大学和洛桑联邦理工学院的研究人员联合创建的多模态异常检测数据集。该数据集数据源于五个公开的动作识别数据集(HMDB51、UCF101、EPIC-Kitchens、HAC 和 Kinetics-600),共计超过85,000个视频片段,这些数据集在类别数量和大小上各不相同,类别数从7到229不等,数据集大小从3...