Defect_Spectrum

מה זה

המאגר מאגד נתונים מארבעה מקורות תעשייתיים מוכרים: MVTec, VISION, DAGM ובדי כותנה. במקום להסתפק רק בסימון של תקין או פגום, החוקרים הוסיפו שכבות סמנטיות מפורטות ומסכות סגמנטציה שמבדילות בין כמה סוגי פגמים באותה תמונה.

המבנה הפנימי מחולק לארבע התיקיות הראשיות לפי מקור המידע, ומשם לקטגוריות של מוצרים כמו בקבוקים או כבלים. בכל קטגוריה תמצאו את התמונה המקורית, תיאור טקסטואלי, מסכת פגם בערוץ בודד ומסכת צבע שמיועדת להמחשה ויזואלית. בסך הכל המאגר כולל מעל 13,000 קבצים, והוא כולל גם נתונים סינתטיים שנבחרו כדי להרחיב את המגוון.

מתאים ל

• סגמנטציה של פגמים בייצור

  זיהוי ומיפוי פיקסלים פגומים במוצרים תעשייתיים כמו כבלים, בקבוקים ובדי כותנה.

• אימון מודלי ראייה ושפה

  הזנת תמונות פגמים יחד עם תיאורי טקסט למודלים שמסבירים במילים את מהות הפגם.

• בדיקת ביצועים לבקרת איכות

  הערכת היכולת של מודלים קיימים להתמודד עם פגמים עדינים ומרובים באותו מוצר.

איפה זה נופל

הטקסט שמלווה את התמונות מופיע באנגלית בלבד, כך שאין כאן שום מידע בעברית למי שמחפש פתרונות מקומיים. המאגר מתמקד בפגמי ייצור מאוד ספציפיים שנלקחו מכמה סטים קיימים, ולא מכסה מגוון אינסופי של רצפות ייצור. לפני שמשלבים מודל במוצר אמיתי, צריך לבדוק אם סוגי הפגמים המוגדרים פה תואמים לתנאי התאורה והמצלמות שלכם, במיוחד בהתחשב בכך שחלק מהדוגמאות הן נתונים סינתטיים.

איך טוענים

אין צורך באישור גישה מיוחד, המאגר פתוח להורדה ישירה מתוך Hugging Face או ממאגר הגיטהאב של הפרויקט. הנתונים מאורגנים בתיקיות קבצים רגילות ולא בטבלה אחודה, כך שתצטרכו לכתוב סקריפט קצר שיקרא את קובצי ה־JPG, המסכות וקובצי הטקסט מתוך התיקיות הרלוונטיות. אם אתם עובדים על סגמנטציה בלבד, תיקיית התמונות ותיקיית המסכות יספיקו, ואם המטרה היא שילוב שפה ותמונה, יש לטעון גם את תיקיות ה־caption.

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("DefectSpectrum/Defect_Spectrum")

הרישיון

המאגר מופץ תחת רישיון MIT. הרישיון הזה מתיר שימוש מסחרי, שינוי של המידע והפצה מחדש, כולל אימון מודלים קנייניים, בלי חובה לשתף את הקוד שלכם באותו רישיון. התנאי היחיד הוא שמירת הודעת זכויות היוצרים והרישיון המקורי בקבצים הרלוונטיים.

• שימוש מסחרי
• שינוי הקוד
• הפצה מחדש

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗