上海交通大学发布MMR-AD数据集,应用在工业异常检测、多模态大语言模型领域

上海交通大学本次发布的数据集MMR-AD,MMR-AD是由上海交通大学团队构建的大规模多模态工业异常检测数据集，旨在推动基于多模态大语言模型的通用异常检测研究。该数据集包含来自14个公开AD数据集的127137个样本，涵盖188种产品类别和395种异常类型，并包含112875个标注异常区域。数据集构建过程中，团队通过人工筛选和标注确保了数据质量，并利用Qwen2.5-VL-72B模型自动生成包含详细推理步骤的文本内容。MMR-AD适用于训练和评估多模态大语言模型在工业场景下的通用异常检测能力，尤其擅长解决细粒度异常定位和跨类别泛化问题。

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