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文章目录0.数据集介绍1.玻璃数据集读取与分析2.变量关系可视化（平行坐标图）3.属性对相关性可视化0.数据集介绍多类别分类问题与二元分类问题类似，不同之处在于它有多个离散的输出，而不是只有两个。回顾探测未的的问题，它的输出只有两种可能性：声纳探测的物体是岩石或者。
点击上方“AI算法营”，选择“星标”公众号精选作品，第一时间送达本文是我在浏览CVPR2020文章中发现的一篇有趣的有关玻璃检测的文章，平常很少有人关注玻璃检测有关的任务，可以说是开辟一个新的方向，具有巨大的应用价值，准确识别并分割出场景中的玻璃，不仅能够消除由于玻璃…
因此,本文提出一种基于深度学习的手机玻璃表面缺陷分类检测算法。.论文的主要研究内容和创新型工作如下所述:(1)首先,针对手机玻璃制品之一的保护屏,通过对保护屏表面缺陷图像如何选择适合的卷积神经网络(ConvolutionNeuralNetwork,CNN)模型的问题,分别阐述了...
真实场景中的玻璃检测，有趣的应用｜CVPR2020,极市视觉算法开发者社区,旨在为视觉算法开发者提供高质量视觉前沿学术理论,技术干货分享,结识同业伙伴,协同翻译国外视觉算法干货,分享视觉算…
玻璃表面缺陷数据集(GSDD)由34550张图像组成，其中正样本6742张，负样本27808张，每张正样本至少包含一个缺陷，缺陷类型主要包括划痕、凹陷和变色。对于每张图像，利用LabelMe标注工具提供一个像素级的标注掩码。
其次，他们构建了一个具有挑战性的基准数据集，包含6,461幅镜像图像。与现有的MSD数据集（多样性有限）不同，作者的数据集涵盖了各种场景，并且规模更大。实验结果表明，该模型优于相关的最新方法。Don’tHitMe!真实场景中的玻璃检测
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论文：链接数据库说明：该数据集是基于现实事件的数据集，它由从市区和高速公路环境中的汽车驾驶中获取的约24000个样本组成。用安装在汽车挡风玻璃后面的ATIS摄像机拍摄了80分钟，并将其转换为常规的灰度图像，并标记样本。
车辆重识别数据集的车辆字段属性如表2所示，其中车辆品牌表示车辆品牌信息，车牌号码用于数据库里同一车辆的关联，车窗位置代表图像里的车窗所在区域的坐标，车身颜色表示的是图像里的车辆颜色信息。这些信息使得数据库不仅能用于...
数据集介绍：主要针对纹理背景上的杂项缺陷。较弱监督的训练数据。包含是个数据集，前六个为训练数据集，后四个为测试数据集。每个数据集均包含以灰度8位PNG格式保存的1000个“无缺陷”图像和150个“有缺陷”图像。
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玻璃表面缺陷数据集(GSDD)由34550张图像组成，其中正样本6742张，负样本27808张，每张正样本至少包含一个缺陷，缺陷类型主要包括划痕、凹陷和变色。对于每张图像，利用LabelMe标注工具提供一个像素级的标注掩码。
其次，他们构建了一个具有挑战性的基准数据集，包含6,461幅镜像图像。与现有的MSD数据集（多样性有限）不同，作者的数据集涵盖了各种场景，并且规模更大。实验结果表明，该模型优于相关的最新方法。Don’tHitMe!真实场景中的玻璃检测
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论文：链接数据库说明：该数据集是基于现实事件的数据集，它由从市区和高速公路环境中的汽车驾驶中获取的约24000个样本组成。用安装在汽车挡风玻璃后面的ATIS摄像机拍摄了80分钟，并将其转换为常规的灰度图像，并标记样本。
车辆重识别数据集的车辆字段属性如表2所示，其中车辆品牌表示车辆品牌信息，车牌号码用于数据库里同一车辆的关联，车窗位置代表图像里的车窗所在区域的坐标，车身颜色表示的是图像里的车辆颜色信息。这些信息使得数据库不仅能用于...
数据集介绍：主要针对纹理背景上的杂项缺陷。较弱监督的训练数据。包含是个数据集，前六个为训练数据集，后四个为测试数据集。每个数据集均包含以灰度8位PNG格式保存的1000个“无缺陷”图像和150个“有缺陷”图像。
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