澳门大学异常检测基准数据集
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本文解决了异常检测领域中缺乏公开数据集的问题,提出了专门为机器人巡逻场景设计的 UMAD 基准数据集。该数据集通过准确的机器人定位和适应性变形技术,使参考图像和查询图像能够几何对齐,从而为异常检测提供了新的标准。研究表明,该数据集有助于推动基于参考的异常检测的发展,特别是在无人机巡逻的应用中。
本文介绍了UMAD基准数据集,专为机器人巡逻场景设计,解决了异常检测领域缺乏公开数据集的问题。该数据集通过准确的机器人定位和适应性变形技术,实现了参考图像和查询图像的几何对齐,为异常检测提供了新的标准。研究表明,该数据集有助于推动基于参考的异常检测的发展,特别是在无人机巡逻的应用中。