Conjuntos de datos industriales y de fabricación de alta calidad para el aprendizaje automático

Descripción: El "Conjunto de datos de identificación de puntos clave del automóvil" está diseñado para aplicaciones de entretenimiento visual y conducción autónoma y presenta una colección de imágenes recopiladas de Internet con una resolución de 640 x 512 píxeles. Este conjunto de datos emplea cuadros delimitadores para identificar los automóviles objetivo y anota 14 puntos clave en cada vehículo, incluidos los cuatro puntos superiores, las cuatro luces, las cuatro ruedas y las áreas de vidrio en el frente y en el lado izquierdo, proporcionando datos detallados para el modelado de automóviles y Tareas de reconocimiento.

Descripción: El "Conjunto de datos de segmentación de piezas de tableros dañados" es una colección de nicho diseñada para el sector manufacturero, especialmente en la producción de madera y tableros. Presenta imágenes recopiladas de Internet con altas resoluciones que van desde 3024 x 4032 hasta 2048 x 5750 píxeles. Este conjunto de datos se centra en la segmentación semántica de varios tipos de daños en las placas, incluidas grietas, daños por insectos y deterioro, lo que ayuda en el control de calidad y los procesos de fabricación.

Descripción: Videos de recorrido de 360 ​​grados de automóviles con daños a un ritmo normal y constante, con la parte superior e inferior siempre visibles paneles, puertas, cofres y baúles Ubicación: Asia, EE. UU., Canadá y Europa

Dispositivo de grabación: Cámara móvil

Condición de grabación: Condiciones de iluminación mixta

Descripción: Más de 490 automóviles y 3958 fotografías de automóviles con imágenes anotadas (junto con metadatos) de automóviles dañados. Cubre todos los lados del automóvil (8 fotografías de cada automóvil) - Casos de uso del proceso de reclamo de seguros.

Dispositivo de grabación: Cámara móvil

Condición de grabación: Condiciones de iluminación mixta

Descripción: El "Conjunto de datos de clasificación de llamas de fundición de metales industriales" está diseñado para el sector industrial y presenta una colección de imágenes de llamas de fundición de metales recopiladas en Internet, todas con una resolución de 350 x 350 píxeles. Este conjunto de datos está dedicado a la clasificación de imágenes de llamas en 10 categorías, que incluyen sobreexposición, humo negro, masa de fuego, chispas y diversas intensidades de saltos y salpicaduras de escoria, lo que proporciona datos cruciales para monitorear y optimizar los procesos de fundición.

Descripción: El "Conjunto de datos de segmentación de defectos de piezas de máquinas" está diseñado para la industria manufacturera y consta de imágenes recopiladas de Internet, todas con una resolución de 1000 x 1000 píxeles. Este conjunto de datos se centra en la segmentación binaria para identificar defectos blancos en piezas de máquinas, proporcionando anotaciones claras que resaltan áreas de preocupación para los procesos de inspección y control de calidad.

Descripción: El "Conjunto de datos de segmentación de piezas de máquinas" está diseñado para el sector manufacturero y presenta una colección de imágenes recopiladas de Internet con una resolución de 2048 x 1536 píxeles. Este conjunto de datos está especializado en segmentación semántica, polígonos y anotaciones de puntos clave, centrándose en la anotación de contornos de posiciones de mecanizado dentro de imágenes de rayos X de piezas de máquinas, lo que facilita el análisis y la inspección precisos en los procesos de fabricación.

Descripción: El "Conjunto de datos de etiquetado de líneas ferroviarias" está diseñado para aplicaciones industriales y presenta una colección de imágenes recopiladas de Internet con una resolución de 1920 x 1080 píxeles. Este conjunto de datos se especializa en el etiquetado detallado de líneas ferroviarias, incluidos sus giros y fusiones, utilizando anotaciones poligonales. Además, los trenes dentro de estas imágenes están etiquetados con cuadros delimitadores. El conjunto de datos se centra específicamente en las redes ferroviarias recopiladas en Wuhan, lo que proporciona un contexto localizado para el análisis de líneas ferroviarias y la detección de trenes.