纺织品缺陷检测图像数据集-缺陷分类与旋转角度识别-教育-areebbinnadeem
数据来源：互联网公开数据
标签：纺织品,缺陷检测,图像,分类,机器学习,深度学习,计算机视觉,教育,纹理,旋转角度
数据概述：
本数据集旨在用于纺织品缺陷检测的教学和研究。数据集包含纺织品图像，其中包含了多种缺陷类型，旨在帮助学习者理解和实践图像处理、机器学习和计算机视觉技术。
数据集特点：
图像尺寸：32x32像素或64x64像素。
类别：包含“良好（good）”、“颜色（color）”、“剪切（cut）”、“孔洞（hole）”、“线头（thread）”、“金属异物（metal_contamination）”六种类别。
旋转角度：针对“良好”图像，提供了八种不同的旋转角度，角度范围为[0, 20, 40, 60, 80, 100, 120, 140]度，用于角度分类任务。
数据集分割：提供了训练集和测试集，图像块随机生成，且训练集和测试集的源图像互不重叠。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和教学任务，包括：
缺陷类型分类：训练模型以识别不同类型的纺织品缺陷。
旋转角度分类：仅使用“良好”图像，训练模型识别图像的旋转角度，并测试其他类别图像的泛化能力。
纹理表示学习/自监督学习：探索使用自监督学习方法，从纺织品图像中学习纹理特征表示。
数据集可用于计算机视觉、图像处理、机器学习等课程的教学实践，以及相关领域的研究。
