前言
网上的博客只有从论文里摘出的介绍，没有数据集文件详细的样子，下载数据集之后，对数据集具体的构成做一个补充的笔记。
下载链接：https://ai-studio-online.bj.bcebos.com/v1/7d4a3cf558254bbaaf4778ea336cb14ed8bbb96a7f2a4d6db185a1e4ab7aa7d8?responseContentDisposition=attachment%3Bfilename%3Dmvtec_anomaly_detection.tar.xz&authorization=bce-auth-v1%2F5cfe9a5e1454405eb2a975c43eace6ec%2F2025-01-08T12%3A47%3A27Z%2F21600%2F%2F805542872d3f8ab33a470feb80a596273a67bc7bc10114297b120ef202e4c3db
介绍博客：
MVTEC：无监督缺陷检测数据集详解-CSDN博客
数据集详情
数据集大小：
文件夹按物体名称分类：
对应：
纹理图：地毯，铁丝网，皮革，瓷砖，木头（前两者有规律重复的纹理，后三者是无规律的）
物体图：瓶子，电缆，胶囊，栗子，金属螺母，药片，螺丝，牙刷，晶体管，拉链（瓶子螺母等是刚性不变外观，电缆栗子等是可变的）
每个类别按下面的方式组织：
对于bottle，细节如下，分为了三个类别的GT：
测试集与之对应，三种缺陷和无缺陷：
缺陷图对照（comtamination的001）
测试集中的good图片：
训练集中仅有good分类：
其他类别，依照自身缺陷特点进行分类，如胶囊capsule：
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