Datasets Image2D DTDSynthetic

[junxnone]

DTD-Synthetic

• Zero-Shot Versus Many-Shot: Unsupervised Texture Anomaly Detection paper 中为了验证纹理方面的论点，借用了 DTD 中的图像来合成具有异常的纹理图像

生成方法

• 从 DTD 中选择了 12 类适合目的的图像，这些图像的分辨率范围从 300×300 到 640×640 像素。
• 对于从 DTD 中选择的一张图像，以随机的位置和方向裁剪出一个大小为其原始尺寸 60% 的正方形区域。然后，将五类合成的异常图案（即线条、颜色、大小、弯曲和形状）绘制到裁剪后的图像的随机位置上。
• 将所选的十二种纹理分为以下三个类别。每个类别包含四种不同的纹理。
  • 类别 1：具有完全规则的重复结构的各向异性纹理。它们与 MVTec AD 中的网格相似，经常在由硬质材料制成的人造物体表面上找到。
  • 类别 2：具有一定不规则性的重复结构的各向异性纹理。它们与 MVTec AD 中的地毯和木材相似，通常在纺织品和自然物体表面上找到。
  • 类别 3：没有明显重复图案的各向同性纹理。它们与 MVTec AD 中的瓷砖和皮革相似；它们没有清晰的重复结构。在任何位置和方向上，它们的局部结构都是相同的。

Reference

• Zero-Shot Versus Many-Shot: Unsupervised Texture Anomaly Detection
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