Hochwertige Fertigungs- und Industriedatensätze für maschinelles Lernen

Beschreibung: Der „Car Key Point Identification Dataset“ ist für Anwendungen in den Bereichen visuelle Unterhaltung und autonomes Fahren konzipiert und enthält eine Sammlung von im Internet gesammelten Bildern mit einer Auflösung von 640 x 512 Pixeln. Dieser Datensatz verwendet Begrenzungsrahmen zur Identifizierung von Zielautos und kommentiert 14 Schlüsselpunkte an jedem Fahrzeug, darunter die vier oberen Punkte, die vier Lichter, die vier Räder und die Glasflächen an der Vorder- und linken Seite, und liefert detaillierte Daten für Aufgaben zur Fahrzeugmodellierung und -erkennung.

Beschreibung: Der „Damaged Board Parts Segmentation Dataset“ ist eine Nischensammlung, die auf den Fertigungssektor zugeschnitten ist, insbesondere auf die Holz- und Brettproduktion. Er enthält im Internet gesammelte Bilder mit hohen Auflösungen von 3024 x 4032 bis 2048 x 5750 Pixeln. Dieser Datensatz konzentriert sich auf die semantische Segmentierung verschiedener Arten von Brettschäden, einschließlich Rissen, Insektenschäden und Fäulnis, und unterstützt die Qualitätskontrolle und Herstellungsprozesse.

Beschreibung: 360-Grad-Rundgangvideos von Autos mit Schäden in normalem, gleichmäßigem Tempo, wobei Ober- und Unterseite immer sichtbar sind Paneele, Türen, Motorhauben und Kofferräume Standort: Asien, USA, Kanada und Europa

Aufnahmegerät: Mobile Kamera

Aufnahmebedingung: Gemischte Lichtverhältnisse

Beschreibung: Über 490 Autos und 3958 Autofotos mit kommentierten Bildern (zusammen mit Metadaten) von beschädigten Autos. Deckt alle Seiten des Autos ab (8 Fotos für jedes Auto) – Anwendungsfälle für Versicherungsanspruchsprozesse.

Aufnahmegerät: Mobile Kamera

Aufnahmebedingung: Gemischte Lichtverhältnisse

Beschreibung: Der „Industrial Metal Smelting Flame Classification Dataset“ ist für den Industriesektor konzipiert und enthält eine Sammlung von im Internet gesammelten Bildern von Flammen bei Metallschmelzen, alle mit einer Auflösung von 350 x 350 Pixeln. Dieser Datensatz ist der Klassifizierung von Flammenbildern in 10 Kategorien gewidmet, darunter Überbelichtung, schwarzer Rauch, Feuermasse, Funken und verschiedene Intensitäten von Schlackenspritzern und -spritzern, und liefert wichtige Daten für die Überwachung und Optimierung von Schmelzprozessen.

Beschreibung: Der „Machine Part Defects Segmentation Dataset“ ist für die Fertigungsindustrie konzipiert und besteht aus im Internet gesammelten Bildern, alle mit einer Auflösung von 1000 x 1000 Pixeln. Dieser Datensatz konzentriert sich auf die binäre Segmentierung, um weiße Defekte an Maschinenteilen zu identifizieren, und bietet klare Anmerkungen, die Problembereiche für Qualitätskontroll- und Inspektionsprozesse hervorheben.

Beschreibung: Der „Machine Parts Segmentation Dataset“ ist auf den Fertigungssektor zugeschnitten und enthält eine Sammlung von im Internet gesammelten Bildern mit einer Auflösung von 2048 x 1536 Pixeln. Dieser Datensatz ist auf semantische Segmentierung, Polygon- und Schlüsselpunktanmerkungen spezialisiert und konzentriert sich auf die Konturanmerkung von Bearbeitungspositionen in Röntgenbildern von Maschinenteilen, um eine präzise Analyse und Inspektion in Fertigungsprozessen zu ermöglichen.

Beschreibung: Der „Rail Line Labeling Dataset“ ist auf industrielle Anwendungen zugeschnitten und enthält eine Sammlung von im Internet gesammelten Bildern mit einer Auflösung von 1920 x 1080 Pixeln. Dieser Datensatz ist auf die detaillierte Beschriftung von Bahnstrecken, einschließlich ihrer Abbiegungen und Zusammenführungen, mithilfe von Polygonanmerkungen spezialisiert. Zusätzlich werden Züge in diesen Bildern mit Begrenzungsrahmen beschriftet. Der Datensatz konzentriert sich speziell auf Schienennetze aus Wuhan und bietet einen lokalisierten Kontext für die Analyse von Bahnstrecken und die Zugerkennung.