MVTec数据集中的分割标签的shape是什么
时间: 2024-04-20 07:24:16 浏览: 55
MVTec数据集中的分割标签的shape与原始图像的shape相同,都是二维的。分割标签的shape表示为(height, width),其中height表示图像的高度(像素行数),width表示图像的宽度(像素列数)。每个像素的值是一个二值标签,用于指示像素所属的类别(背景或目标区域)。因此,分割标签的shape与原始图像的shape在维度上是一致的。
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mvtec数据集介绍
mvtec数据集是一个无监督缺陷检测数据集,它包含了3466张无标注图和1888张有标注图(像素级分割标注)。这些图像的尺寸为700×700或1024×1024。在训练集中,共有3629张无缺陷图像;而测试集中有1725张有缺陷的图像和无缺陷的图像。数据集中的图像可以分为5种纹理和10种物体,共涵盖了73种不同的缺陷类型,如划痕、凹陷、脏污、形变、缺料等,这些缺陷都是人工制作的。在数据集中总共标注了1900个缺陷区域。其中,铁丝网、螺丝钉和弹簧这3个类别的图像是单通道的,其他12个类别的图像是3通道的。
mvtec数据集提供了15个不同的类别,可以用于缺陷检测任务。除了图像级别的AUROC指标外,还提供了像素级别的AUROC指标,以及缺陷区域级别的指标。
图例中展示了5个纹理类别(地毯、铁丝网、皮革、瓷砖、木头)和10个物体类别(瓶子、电缆、胶囊、栗子、金属螺母、药片、螺丝、牙刷、晶体管、弹簧)。这些纹理和物体的外观特征有所不同,其中一些具有规律的纹理或刚性不变外观,而其他一些则是无规律的或可变的。
Mvtec数据集结构
Mvtec数据集是一个流行的计算机视觉数据集,用于检测和分割不同类型的物体缺陷。它由MVTec Software GmbH创建并维护。该数据集包含了大量的高分辨率图像,涵盖了22个真实世界的物体类别,如汽车零件、家具、电子设备等。
每个物体类别在Mvtec数据集中都有一个单独的文件夹,其中包含了训练和测试图像。每个类别的文件夹中通常包含三个子文件夹,分别是“train”、“test”和“ground_truth”。
在“train”文件夹中,包含了用于训练的正常(无缺陷)图像。这些图像用于训练缺陷检测算法。在“test”文件夹中,包含了正常和异常(有缺陷)的测试图像。这些图像用于评估算法在检测缺陷方面的性能。
在“ground_truth”文件夹中,包含了与测试图像相对应的缺陷掩码。这些掩码用于评估算法在分割缺陷方面的性能。每个掩码都是二进制图像,其中缺陷区域被标记为前景(白色),而正常区域被标记为背景(黑色)。
Mvtec数据集的结构清晰,并且提供了丰富的资源用于开发和评估缺陷检测和分割算法。
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