_DATASETS = {"mvtec": ["patchcore.datasets.mvtec", "MVTecDataset"]}

这段代码看起来像是定义了一个字典类型的变量 `_DATASETS`，其中包含了一个 key-value 对，key 为 `"mvtec"`，value 则是一个包含两个字符串元素的列表。第一个字符串 `"patchcore.datasets.mvtec"` 可能是指定了数据集所在的模块路径，第二个字符串 `"MVTecDataset"` 则可能是指定了数据集的类名。不过具体的实现还需要查看模块中的代码才能确定。

相关问题

./datasets/MVTec

MVTec是一个用于机器视觉领域的数据集，它包含了各种不同类型的物体和场景的图像数据。MVTec数据集主要用于目标检测、图像分割和异常检测等任务的研究和评估。

MVTec数据集包含了多个子数据集，每个子数据集都涵盖了一个特定的物体或场景类别。例如，MVTec AD数据集是用于异常检测的数据集，其中包含了各种不同类型的物体的正常和异常样本。MVTec AD数据集可以用于训练和评估异常检测算法的性能。

MVTec数据集中的图像通常具有高分辨率和丰富的细节，这使得它们非常适合用于机器视觉算法的研究和开发。此外，MVTec数据集还提供了详细的标注信息，包括物体的边界框、像素级别的分割掩码等，这些信息可以用于训练和评估算法的准确性。

总之，MVTec是一个广泛使用的机器视觉数据集，它提供了丰富多样的图像数据和标注信息，可用于各种机器视觉任务的研究和评估。

AttributeError: 'MVTecDataset' object has no attribute 'transform_std'. Did you mean: 'transform_img'?

`AttributeError: 'MVTecDataset' object has no attribute 'transform_std'`这个错误通常发生在Python编程中，当你试图访问'MVTecDataset'对象的一个名为'transform_std'的属性时，但是该对象实际上并没有这个属性。这里提到的'MVTecDataset'可能是某个特定数据集类，比如在图像处理或计算机视觉库（如PyTorch的`torchvision.datasets`或MVTec Anomaly Detection Library）中使用的异常检测数据集。

'm transform_img'看起来像是拼写错误，应该是指'transform_img'，这是一个常见的操作，用于对输入图像应用预定义的转换，比如缩放、裁剪或者归一化等。

解决这个问题的步骤通常是检查代码中是否误将'transform_std'写成了'transform_img'，如果确有此需求，确认'MVTecDataset'是否支持该属性，或者查看文档看是否有正确的属性名。