Realistic Anomaly Detection (RAD) 数据集是由北京大学计算机科学学院等机构创建的，专门用于真实场景下的异常检测。该数据集包含4765张图像，涵盖13个类别和4种缺陷类型，通过机器人手臂从超过50个视角采集，提供了多视角的RGB数据。数据集的创建过程利用了机器人手臂的动态数据采集能力，确保了数据的多样性和真实性。RAD数据集主要应用于工业异常检测领域，旨在解决现有数据

arXiv2024-10-01 更新2320

Seenka/directv-zocalos-new-test-2fps

视频监控

视频分析

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Hugging Face2023-08-14 更新90

UCF-Crime Trimed data: Concatenated with Normal

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