CVPR 2024 | Real-IAD：大规模工业异常检测数据集！

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前言   本文提出了一个新的Real-IAD数据集，它比现有的主流数据集大十倍以上。它包括30类对象，每类对象包含5个拍摄角度，共计150K高分辨率图像。Real-IAD具有更大的缺陷面积和缺陷比例范围，能够更好地区分不同方法的性能，满足IAD的各种研究设置。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源： C Ver 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 （来自上海交通大学，腾讯优图实验室，复旦大学，荣旗工业科技，上海计算机软件技术开发中心）             Title：: A Real-World Multi-View Dataset for Benchmarking Versatile Industrial Anomaly Detection 主页：https://realiad4ad.github.io/Real-IAD/ 动机：为什么构建Large-scale Real-world Real-IAD数据集 一方面，大多数最先进的方法在MVTec / V ………………………………