論文の概要: VISION Datasets: A Benchmark for Vision-based InduStrial InspectiON

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07890v2
• Date: Sun, 18 Jun 2023 01:11:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 00:52:52.794281
• Title: VISION Datasets: A Benchmark for Vision-based InduStrial InspectiON
• Title（参考訳）: vision datasets: 視覚に基づく産業検査のベンチマーク
• Authors: Haoping Bai, Shancong Mou, Tatiana Likhomanenko, Ramazan Gokberk Cinbis, Oncel Tuzel, Ping Huang, Jiulong Shan, Jianjun Shi, Meng Cao
• Abstract要約: VISIONデータセットは14の産業検査データセットの多種多様なコレクションである。 44の欠陥タイプを含む合計18kイメージにより、VISIONはさまざまな実世界のプロダクションシナリオを反映しようと試みている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.511625423590605
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite progress in vision-based inspection algorithms, real-world industrial challenges -- specifically in data availability, quality, and complex production requirements -- often remain under-addressed. We introduce the VISION Datasets, a diverse collection of 14 industrial inspection datasets, uniquely poised to meet these challenges. Unlike previous datasets, VISION brings versatility to defect detection, offering annotation masks across all splits and catering to various detection methodologies. Our datasets also feature instance-segmentation annotation, enabling precise defect identification. With a total of 18k images encompassing 44 defect types, VISION strives to mirror a wide range of real-world production scenarios. By supporting two ongoing challenge competitions on the VISION Datasets, we hope to foster further advancements in vision-based industrial inspection.
• Abstract（参考訳）: ビジョンベースの検査アルゴリズムの進歩にもかかわらず、データ可用性、品質、複雑な生産要件など、現実の産業上の課題は、しばしば未解決のままである。 我々は,14の産業検査データセットの多種多様なコレクションであるvision datasetsを紹介する。 以前のデータセットとは異なり、VISIONは欠陥検出に汎用性をもたらし、すべての分割にアノテーションマスクを提供し、さまざまな検出方法に対処する。 データセットにはインスタンスセグメンテーションアノテーションがあり、正確な欠陥識別を可能にします。 44の欠陥を含む合計18kイメージにより、VISIONは幅広い実世界のプロダクションシナリオを反映しようと試みている。 Vision Datasetsで進行中の2つのチャレンジコンペティションを支援することで、ビジョンベースの産業検査のさらなる進歩を期待する。

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