用於機器學習的高品質製造和工業數據集

描述： 「汽車關鍵點辨識資料集」專為視覺娛樂和自動駕駛應用而設計，包含一系列從網路上收集的解析度為640 x 512像素的影像。該資料集採用邊界框來識別目標汽車，並標註了每輛車上的14個關鍵點，包括四個頂點、四個燈、四個車輪以及前左側的玻璃區域，為汽車建模和分析提供詳細數據。

描述： 「損壞的板材零件分割資料集」是為製造業，特別是木材和板材生產領域量身定制的利基集合。它具有從互聯網收集的高解析度影像，範圍從 3024 x 4032 到 2048 x 5750 像素。此資料集著重於各種類型的電路板損壞的語義分割，包括裂縫、昆蟲損壞和腐爛，有助於品質控制和製造過程。

描述： 360 度以正常、穩定的速度四處走動損壞的汽車視頻，頂部和底部始終可見 損壞：長度大於高爾夫球的划痕、凹痕、叮噹聲或裂縫 外板損壞：保險槓、擋泥板、四分之一面板、門、引擎蓋和行李箱 位置：亞洲、美國、加拿大和歐洲

錄音設備： 手機相機

錄音條件： 混合照明條件

描述： 490 多輛汽車和 3958 張汽車照片，帶有損壞汽車的註釋圖像（以及元資料）。涵蓋汽車的所有側面（每輛車 8 張照片）- 保險索賠流程用例。

錄音設備： 手機相機

錄音條件： 混合照明條件

描述： 「工業金屬冶煉火焰分類資料集」是為工業領域設計的，收集了網路上收集的金屬冶煉火焰影像，所有影像的解析度為350 x 350像素。此資料集致力於將火焰影像分為10類，包括過度曝光、黑煙、火團、火花以及各種強度的跳渣和飛濺，為監測和優化冶煉過程提供關鍵資料。

描述： 「機器零件缺陷分割資料集」是為製造業設計的，由網路收集的影像組成，所有影像的解析度均為 1000 x 1000 像素。此資料集著重於二進制分割，以識別機器零件上的白色缺陷，提供清晰的註釋，突出顯示品質控制和檢查過程的關注領域。

描述： 「機器零件分割資料集」是為製造業量身定制的，包含一系列從互聯網上收集的分辨率為 2048 x 1536 像素的圖像。此資料集專門從事語意分割、多邊形和關鍵點標註，重點在於機器零件X光影像中加工位置的輪廓標註，以便於製造過程中的精確分析和檢查。

描述： 「鐵路線標籤資料集」專為工業應用量身定制，包含一系列從互聯網上收集的分辨率為 1920 x 1080 像素的圖像。此資料集專門使用多邊形註釋對鐵路線進行詳細標記，包括其轉彎和合併。此外，這些圖像中的火車都標有邊界框。該資料集特別關注從武漢收集的鐵路網絡，為鐵路線分析和列車檢測提供本地化背景。