发布 Sewer-ML 数据集, 应用在 污水缺陷检测、机器学习 领域

本次发布的数据集 Sewer-ML, 该数据集是一个大规模的基准数据集，专注于多标签污水缺陷分类任务，其中包含了各种污水缺陷的图像。注释涵盖了17个缺陷类别。需要注意的是，测试集的注释并不公开，实验主要集中在训练集和验证集上。该数据集在九年时间内收集了130万张图像，并分为三个子集：训练集（包含1,040,129个样本）、验证集（包含130,046个样本）以及测试集（包含130,026个样本），其中测试集的注释并未公开。该数据集的任务是进行多标签污水缺陷分类。

查看Sewer-ML

关于 , 国庆学校是一所位于中国的教育机构，专注于提供基础教育服务。学校致力于培养学生的综合素质，注重学术与品德的全面发展。

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库，涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。