はじめに
製造業では、AIを使って製品の異常を早く見つける技術が大注目！📈でも、正確に異常を検知するためには、いいデータが必要です。今回は、産業向け異常検知に使える6つのデータセットを紹介します！
1. MVTecAD🔧
- 特徴: 15種類の製品と素材（例: ボトル、金属、織物）をカバー。
- 活用: AIで製品の異常を検出し、自動検査システムの開発に活用できます。
- リンク: MVTecAD
2. VisA🛠️
- 特徴: 9つの製品カテゴリをカバーし、複数の異常タイプに対応。
- 活用: 工場の生産ラインでAIを使った異常検知に役立ちます。
- リンク: VisA
3. MPDD🔩
- 特徴: 金属部品の欠陥を検出するために作られたデータセット。
- 活用: 自動車部品や機械部品の表面異常をAIで検出。
- リンク: MPDD
4. BTAD🏭
- 特徴: 実世界の製造現場でのデータを元に作成。
- 活用: 実際の工場での異常検知システム開発に活用。
- リンク: BTAD
5. DAGM🖼️
- 特徴: 10種類のテクスチャを持つ合成データセット。
- 活用: 大量の合成データでAIモデルをトレーニング。
- リンク: DAGM
6. DTD-Synthetic🎨
- 特徴: 47種類のテクスチャカテゴリをカバーする合成データセット。
- 活用: 表面テクスチャの異常検知に特化したモデルを開発。
- リンク: DTD-Synthetic
まとめ🎉
これらのデータセットを活用すれば、AIによる自動異常検知の精度がグッと向上！製品やデータに合ったものを選んで、最適なAIモデルを作りましょう。