基于图像点云融合的异常检测：以 PD-REAL 数据集为例

Nov, 2023

基于图像点云融合的异常检测：以 PD-REAL 数据集为例

Image-Pointcloud Fusion based Anomaly Detection using PD-REAL Dataset

Jianjian Qin, Chunzhi Gu, Jun Yu, Chao Zhang

TL;DR通过使用 Play-Doh 模型和 RealSense 相机，我们提出了 PD-REAL 数据集，用于在 3D 领域进行无监督异常检测研究，该数据集在分析 3D 信息的有益作用时展示了显著的节约成本、易扩展性和易于控制变量的优势。

Abstract

We present PD-REAL, a novel large-scale dataset for unsupervised anomaly detection (AD) in the 3d domain. It is motivated by the fact that 2D-only representations in the AD task may fail to capture the geometric structu

unsupervised anomaly detection 3d domain pd-real dataset geometric structures 3d information

发现论文，激发创造

Real3D-AD: 点云异常检测数据集

高精度点云异常检测，Real3D-AD 数据集，3D 异常检测数据集，Reg3D-AD，基于配准的 3D 异常检测方法

Sep, 2023

MVTec 3D-AD 数据集：用于无监督三维异常检测和定位

本研究介绍了用于无监督异常检测和定位任务的首个综合 3D 数据集。我们采用高分辨率工业 3D 传感器获取了 10 种不同物品类别的深度扫描，并提供了包含各种瑕疵的测试集。研究表明，对于我们的数据集，3D 异常检测方法还有很大的提升空间。

Dec, 2021

用于多视角三维重建的现实数据集

本文介绍了一种包含近千个三维对象模型及超过 84 万个现实世界的 RGB 和深度图像数据集，旨在填补现有研究中缺乏的三维多视图重建的真实数据基准。该数据集通过半自动方式实现相机位置与物体姿态的精准标注，为形状重建、物体姿态估计、形状检索等 3D 应用提供了可能。数据集已开放，包含注释工具和评估基准源代码。

Mar, 2022

Real-IAD: 用于评估多视角工业异常检测的现实世界数据集

提出了一个大规模、真实世界的多视角工业异常检测数据集（Real-IAD），包含 30 种对象的 15 万张高清图片，相比现有数据集大一个数量级。该数据集具有更大范围的缺陷区域和比例，具有更高的挑战性。在提供了常用 IAD 方法在该数据集上的结果后，为推动 IAD 领域的发展提供了一个极具挑战性的基准。

Mar, 2024

3D-CSAD：复杂制造表面的未经训练的 3D 异常检测

基于 3D 点云数据的制造零件表面质量检测吸引了日益增多的关注。我们提出了一种基于 3D 点云数据的新型未训练异常检测方法，用于复杂制造零件，能够在无训练数据的情况下实现准确的异常检测。

Apr, 2024

基于 RGB-D 数据的三维物体检测的台阶式点云网络

本文探讨了利用深度学习在 3D 物体检测中，针对使用 RGB-D 数据在室内和室外场景下进行点云识别所面临的挑战以及如何提高效率。通过利用成熟的 2D 物体检测器和先进的 3D 深度学习来提高区域建议与对象本地化的精度，以取得高回收甚至小目标检测的良好性能。在 KITTI 和 SUN RGB-D 3D 检测基准上进行了评估，相比现有技术取得了显著的大幅度升级，并具有实时性能。

Nov, 2017

重新审视点云分类：一个新的基准数据集和基于真实世界数据的分类模型

本文研究基于点云数据的深度学习技术在解决三维计算机视觉领域中的经典问题方面的应用。作者介绍了 ScanObjectNN 数据集并展示了其对于点云对象分类问题的挑战性，提出了三个关键的挑战问题，并提出了一些解决方案，最终实现了在背景杂乱的情况下对于点云对象的分类，达到了最佳效果。

Aug, 2019

基于混合融合的多模态工业异常检测

本文提出了一种基于 3D 点云和 RGB 图像的新型多模式异常检测方法 M3DM，其中采用了无监督特征融合、决策层融合和点特征对齐等技术，实验表明该方法优于现有的同类方法。

Mar, 2023

Real3D-Aug: 3D 检测和分割的点云增强方法 —— 通过放置真实带有遮挡处理的物体

本文介绍了一种基于数据增强的方法，通过多次利用已有数据，使用现实世界中的数据模拟给点云数据进行物体检测和语义分割训练。此方法在 KITTI 物体检测和 SemanticKITTI 语义分割挑战赛中取得了显著的性能提升。

Jun, 2022

面向可扩展的三维异常检测和定位：通过三维异常合成和自我监督学习网络的基准测试

为了解决现有模型的可扩展性问题，本文提出了一种基于现有大规模 3D 模型的 3D 异常合成流程，以适应 3D 异常检测。同时，为了实现可扩展的 3D 异常定位表示学习，本文提出了一种自我监督方法 —— 迭代掩蔽重建网络（IMRNet），并在 Anomaly-ShapeNet 数据集和 Real3D-AD 数据集上取得了显著优于先前方法的成果。

Nov, 2023