二、让我们一起来看一下Defect Spectrum数据集: 数据集是为了解决工业缺陷检测领域中存在的问题而提出的一个大规模、精确且语义丰富的数据集 1、精确的注释: Defect Spectrum提供了精确的像素级注释,能够清晰地区分和标识出图像中的缺陷轮廓和类别。 2、丰富的语义细节 与传统的只提供二进制掩码的缺陷数据集不同,Def...
Defect-Gen是一个两阶段的基于扩散的生成器,即使在有限的真实缺陷数据情况下,也能够创建高质量和多样化的缺陷图像,有效扩充了训练数据集,增加了样本的多样性。 7、提高模型性能: 使用Defect Spectrum数据集训练的模型在召回率上实现了显著提升,同时大幅降低了误报率。这表明数据集改进了模型在实际工业环境中的表现,有...
比起原有的数据集,在 Defect Spectrum 数据集上训练的模型召回率 (recall) 提升 10.74%,过杀率 (False Positive Rate) 降低了 33.1%。 据介绍,Defect Spectrum 数据集的引入可以让缺陷检测系统更加贴近实际生产需求,实现高效、精准的缺陷管理,同时为未来的预测性维护提供了宝贵的数据支持,通过记录每个缺陷的类别和...