Yarn-Dyed Fabric Image Dataset Version3，色织物图像数据集第三版 (For the English version, please open README_ENG.md)
——张宏伟西安工程大学人工智能课题组
色织物样本数据集Version3由西安工程大学电子信息学院张宏伟人工智能课题组整理并开源，共有31种花型。该数据集共包含无缺陷样本图像5224张，缺陷样本图像444张，图像的分辨率为512×512×3。 色织物数据集Version3放于YDFID-3文件夹中，包含Simple Lattices（简单方格类），Stripe Patterns（条纹类）和Complex Lattices（复杂方格类）三类花型。这三类花型分别放置于三个文件夹，依次命名为SL，SP，CL。其中SL由10个子文件夹组成，CL由10个子文件夹组成，SP由10个子文件夹组成，总结构如图所示。
YDFID-3数据集总体文件结构图
Yarn-Dyed Fabric Image Dataset Version2，色织物图像数据集第二版 (For the English version, please open README_ENG.md)
——张宏伟西安工程大学人工智能课题组
色织物样本数据集Version2由西安工程大学电子信息学院张宏伟人工智能课题组整理并开源，共有19种花型。该数据集共包含无缺陷样本图像3500张，缺陷样本图像330张，图像的分辨率为512×512×3。 色织物数据集Version2放于YDFID-1文件夹中，包含Simple Lattices（简单方格类），Stripe Patterns（条纹类）和Complex Lattices（复杂方格类）三类花型。这三类花型分别放置于三个文件夹，依次命名为SL，SP，CL。其中SL由9个子文件夹组成，CL由6个子文件夹组成，SP由4个子文件夹组成，总结构如图所示。
YDFID-2数据集总体文件结构图
Yarn-dyed Fabric Image Dataset Version1，色织物图像数据集第一版 (For the English version, please open README_ENG.md)
——张宏伟西安工程大学人工智能课题组
色织物样本数据集Version1由西安工程大学电子信息学院张宏伟人工智能课题组整理并开源，共有17种花型，如图1所示。该数据集共包含无缺陷样本图像3189张，缺陷样本图像312张，图像的分辨率为512×512×3。
17种花型样本图
色织物缺陷样本
色织物数据集Version1放于YDFID-1文件夹中，包含Simple Lattices（简单方格类），Stripe Patterns（条纹类）和Complex Lattices（复杂方格类）三类花型。这三类花型分别放置于三个文件夹，依次命名为SL，SP，CL。其中SL由7个子文件夹组成，CL由6个子文件夹组成，SP由4个子文件夹组成，总结构如图所示。
YDFID-1数据集总体文件结构图
每种色织物花型的数据集文件包含训练集train和测试集test两个子文件夹。其中，训练集为无缺陷样本,放置于defect-free文件夹；测试集为无缺陷样本defect-free、有缺陷样本defect及标记缺陷区域的ground truth。以SL1花型为例，它的文件结构图如图4所示。
SL1花型文件结构图
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[1] Zhang Hongwei, Liu Shuting, Tan Quanlu, Lu Shuai, Yao Le, Ge Zhiqiang. Colour-patterned fabric defect detection based on an unsupervised multi-scale U-shaped denoising convolutional autoencoder model. Coloration Technology, 2022. DOI:10.1111/cote.12609.
[2] Zhang Hongwei, Zhang Weiwei, Wang Yang, Lu Shuai, Yao Le, Chen Xia. Colour-patterned fabric-defect detection using unsupervised and memorial defect-free features. Coloration Technology, 2022. DOI:10.1111/cote.12624.
[3] ZHANG Hongwei, TAN Quanlu, LU Shuai, et al. Yarn-dyed shirt piece defect detection based on an unsupervised reconstruction model of the U-shaped denoising convolutional auto-encoder [J]. Journal of Xidian University, 2021, 48(03): 123-130.
[4] ZHANG Hongwei, LIU Shuting,LU Shuai,et al.Defect detection of yarn-dyed fabric based onmulti-scale convolutional encoder[J].Basic Sciences Journal of Textile Universities,2021,34(2):45-51.
[5] ZHANG Hongwei, ZHANG Weiwei,XIONG Wenbo,et al.Defect detection of yarn-dyed fabric based on memory denoising convolutional auto-encoder[J].Basic Sciences Journal of Textile Universities,2022,35(2):64-71.
[6] ZHANG Hongwei, MI Hongmin,LU Shuai,et al.Defect detection of yarn-dyed fabric based on generative adversarial networks[J].Journal of Xi’an Polytechnic University,2022,36(1):1-9.
CSDN链接：https://blog.csdn.net/m0_37758063?spm=1000.2115.3001.5343