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hogar > Todos los Datasets de categorías > Datasets de visión artificial > 8.643 imágenes datos 14 tipos imágenes/vídeos anómalos

8.643 imágenes datos 14 tipos imágenes/vídeos anómalos

Múltiples escenas

14 tipos datos vídeos e imágenes anómalos

diferentes condiciones luz

diferentes resoluciones imagen

imagen alta resolución

imagen baja resolución

eliminación ruido imagen

eliminación desenfoque imagen

8.643 imágenes y videos de datos de 14 clases de anomalías. Los datos incluyen escenarios interiores (bibliotecas, tiendas de artesanías, etc.) y escenarios exteriores (carreteras, edificios, plazas, estaciones de tren, etc.). La diversidad de datos incluye múltiples escenarios, 14 tipos de datos de imágenes y videos anómalos, diferentes condiciones de iluminación y diferentes resoluciones de imagen. Las 8.643 imágenes y videos de datos de 14 clases de anomalías pueden usarse para tareas como eliminación de desenfoque en imágenes y eliminación de ruido en imágenes.

Este Dataset es de pago para uso comercial, investigación y más. Los Datasets licenciados y listos para usar ayudan a impulsar proyectos de IA.

Especificaciones

Especificaciones

Escala de datos

8.643 imágenes, 14 categorías

Entorno de captura

Escenas de interior (bibliotecas, tiendas de artesanía, etc.), escenas de exterior (carreteras, edificios, plazas, estaciones de ferrocarril, etc.)

Diversidad de captura

Cubre una amplia gama de escenas, 14 tipos de datos de vídeo e imagen inusuales, diferentes condiciones de iluminación, diferentes resoluciones de imagen

Equipos de captura

Teléfonos móviles, cámaras

Formato de datos

El formato de datos de vídeo es .mp4. el formato de datos de imagen es .jpg o .png

Contenido de captura

Los datos de vídeo incluyen desenfoque de movimiento, efecto de bloque; los datos de imagen incluyen anomalía de saturación, anomalía de contraste, degradación de la resolución, imagen borrosa, desenfoque de escena, imagen ruidosa, con ruido, imagen antigua, fotograma negro, ruido de franjas de colores, ruido de franjas, oclusión

Precisión

Según contenido recolectado, precisión de recolección superior al 97%

Ejemplo

Ejemplo

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Dataset recomendado

76.117 imágenes datos manchas líquidas perspectiva robot limpiador

76.117 datos de barrido de manchas de líquido desde el punto de vista del robot, recogidos en escenas de interior . La diversidad de datos incluye múltiples escenas, diferentes periodos de tiempo (día, noche), diferentes ángulos de disparo y diferentes categorías de objetos. Este conjunto de datos puede utilizarse para tareas como el reconocimiento de manchas de líquido.

Recolección datos robot limpiador datos robot limpiador datos identificación manchas líquidas identificación objetos

190.426 imágenes datos captura perspectiva robot limpiador

190.426 escenas de adquisición de datos del punto de vista del robot de barrido son escenas de interior. La diversidad de datos incluye múltiples escenas, diferentes periodos de tiempo (día, noche) y diferentes ángulos de disparo. Este conjunto de datos puede utilizarse para tareas como el reconocimiento de objetos domésticos.

Escenas interiores múltiples escenas diferentes períodos tiempo diferentes ángulos fotográficos diferentes categorías objetos

78.024 imágenes datos plazas aparcamiento

78.024 imágenes de datos de plazas de estacionamiento incluyen diferentes ángulos de captura, diferentes iluminaciones, diferentes entornos de recolección. Este conjunto de datos de plazas de estacionamiento puede usarse para tareas de reconocimiento de plazas de estacionamiento en diferentes escenarios.

múltiples ángulos captura múltiples condiciones luz y escenas

48 categorías 307.776 imágenes datos clasificación escenas

48 categorías 307.776 imágenes de datos de clasificación de escenas cubren múltiples escenas, diferentes ángulos de captura. 48 categorías 307.776 imágenes de datos de clasificación de escenas pueden usarse para clasificación de escenas, etc.

Múltiples escenas Diferentes ángulos fotográficos

46.695 imágenes datos imágenes residuos domésticos

46.695 imágenes de datos de residuos domésticos que cubren múltiples tipos de basura y múltiples escenarios. El conjunto de datos de 46.695 imágenes de residuos domésticos puede utilizarse para tareas como detección de objetos, clasificación de objetos y reconocimiento de objetos.

Residuos domésticos detección objetos clasificación objetos

2.981 pares datos captura imágenes pre/post niebla

2.981 pares de datos de captación de imágenes antes y después de la niebla. Los escenarios de captación de datos incluyen carreteras urbanas, edificios, tiendas, carreteras rurales, montañas, ruinas, parques, costa, flores, árboles y otros escenarios exteriores. La diversidad de datos incluye múltiples períodos de tiempo, múltiples escenarios, múltiples ángulos de captura y diferentes grados de niebla. Los 2.981 pares de datos de captación de imágenes antes y después de la niebla se pueden utilizar para tareas como la eliminación de niebla de imágenes.

Datos sin niebla y con niebla escenas exteriores múltiples períodos tiempo múltiples escenas múltiples ángulos captura diferentes grados niebla desenfoque imagen

43.411 imágenes datos captura+anotación 464 tipos marcas

43.411 imágenes de datos de recopilación y anotación de imágenes de 464 tipos de marcas comerciales, las escenas de recopilación incluyen escenas interiores y exteriores, las imágenes son claras sin marcas de agua, cada imagen contiene al menos una marca comercial. Los 43.411 imágenes de datos de recopilación y anotación de imágenes de 464 tipos de marcas comerciales pueden utilizarse para tareas como comprensión de imágenes y clasificación de escenas.

Marca registrada Múltiples escenas

142.636 imágenes de datos de imágenes de cámaras de diferentes marcas

142.636 datos de imágenes de diferentes marcas de cámaras incluyen escenas de interiores y exteriores. La diversidad de los datos incluye múltiples escenas, múltiples marcas de cámaras, diferentes periodos de tiempo y diferentes resoluciones. Las 142.636 imágenes de diferentes marcas de cámaras abarcan 41 marcas de cámaras, y los datos pueden utilizarse para tareas como la comprensión de imágenes y la clasificación de escenas.

Múltiples escenas múltiples marcas de cámaras diferentes períodos de tiempo diferentes resoluciones de imagen

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