Høykvalitets produksjon og industrielle datasett for maskinlæring

Beskrivelse: "Car Key Point Identification Dataset" er designet for applikasjoner innen visuell underholdning og autonom kjøring, med en samling av internettinnsamlede bilder med en oppløsning på 640 x 512 piksler. Dette datasettet bruker avgrensningsbokser for å identifisere målbiler og merker 14 nøkkelpunkter på hvert kjøretøy, inkludert de fire topppunktene, de fire lysene, de fire hjulene og glassområdene foran og på venstre side, og gir detaljerte data for bilmodellering og anerkjennelsesoppgaver.

Beskrivelse: "Damaged Board Parts Segmentation Dataset" er en nisjesamling skreddersydd for produksjonssektoren, spesielt innen tre- og plateproduksjon. Den har internettsamlede bilder med høye oppløsninger fra 3024 x 4032 til 2048 x 5750 piksler. Dette datasettet fokuserer på semantisk segmentering av ulike typer bordskader, inkludert sprekker, insektskader og forråtnelse, og hjelper til med kvalitetskontroll og produksjonsprosesser.

Beskrivelse: 360 graders tur rundt videoer av biler med skader i normalt, jevnt tempo med topp og bunn alltid synlig Skade: en ripe, bulk, bulk eller sprekk som er større enn en golfball i lengden. Ytre panel Skade: støtfangere, fendere, kvart paneler, dører, panser og kofferter Sted: Asia, USA, Canada og Europa

Opptaksenhet: Mobilkamera

Opptakstilstand: Blandede lysforhold

Beskrivelse: 490+ biler og 3958 bilbilder med kommenterte bilder (sammen med metadata) av skadede biler. Dekker alle sider av bilen (8 bilder for hver bil) - Brukstilfeller for forsikringskrav.

Opptaksenhet: Mobilkamera

Opptakstilstand: Blandede lysforhold

Beskrivelse: "Industrial Metal Smelting Flame Classification Dataset" er designet for industrisektoren, og inneholder en samling internettinnsamlede bilder av metallsmelteflammer, alle med en oppløsning på 350 x 350 piksler. Dette datasettet er dedikert til klassifisering av flammebilder i 10 kategorier, inkludert overeksponering, svart røyk, brannmasse, gnister og ulike intensiteter av slagghopping og sprut, og gir viktige data for overvåking og optimalisering av smelteprosesser.

Beskrivelse: "Machine Part Defects Segmentation Dataset" er designet for produksjonsindustrien, bestående av internettinnsamlede bilder, alle med en oppløsning på 1000 x 1000 piksler. Dette datasettet fokuserer på binær segmentering for å identifisere hvite defekter på maskindeler, og gir klare merknader som fremhever områder av bekymring for kvalitetskontroll og inspeksjonsprosesser.

Beskrivelse: "Machine Parts Segmentation Dataset" er skreddersydd for produksjonssektoren, med en samling av internettinnsamlede bilder med en oppløsning på 2048 x 1536 piksler. Dette datasettet er spesialisert på semantisk segmentering, polygon- og nøkkelpunktkommentarer, med fokus på konturkommentarer av maskineringsposisjoner i røntgenbilder av maskindeler, noe som letter presis analyse og inspeksjon i produksjonsprosesser.

Beskrivelse: "Rail Line Labeling Dataset" er skreddersydd for industrielle applikasjoner, med en samling av internettinnsamlede bilder med en oppløsning på 1920 x 1080 piksler. Dette datasettet spesialiserer seg på detaljert merking av jernbanelinjer, inkludert svinger og sammenslåinger, ved hjelp av polygonmerknader. I tillegg er tog i disse bildene merket med avgrensende bokser. Datasettet fokuserer spesifikt på jernbanenettverk samlet inn fra Wuhan, og gir en lokalisert kontekst for jernbanelinjeanalyse og togdeteksjon.