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公开(公告)号：CN119832365A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510039783.2
申请日：2025-01-10
Applicant: 南京大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于多光学方案的工业缺陷检测数据集的构建方法，步骤包括：构建Texture‑AD无监督异常检测数据集，对图像样本进行缺陷标注；划分训练集和测试集，并对图像样本的纹理和对象进行数据增强；选择当前比较先进或常用的深度学习算法进行评估，通过提供一个基准，显示不同算法在实际应用场景中的表现，评测算法的性能，暴露出算法存在的问题和不足，用于在后续改进中针对性地优化。本发明方法通过构建Texture‑AD无监督异常检测数据集，提供了图像中异常区域的像素精度地面真值标签，可以在实际工业开发场景中对各种图像级分类和像素级分割异常检测方法进行评估。
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