1、东北大学热轧带钢表面缺陷数据集
官方链接：Vision-based SIS for steel
该数据集是东北大学的宋克臣等几位老师收集的，一共包含了三类数据。
（1）NEU surface defect database
数据集收集了夹杂、划痕、压入氧化皮、裂纹、麻点和斑块6种缺陷，每种缺陷300张，图像尺寸为200×200。数据集包括分类和目标检测两部分，不过目标检测的标注中有少量错误，需要注意。
（2）Micro surface defect database
微小型的带钢缺陷数据，缺陷只有约6×6个像素大小
（3）Oil pollution defect database
油污干扰的硅钢表面缺陷数据集
校内下载：ftp://202.200.158.158/Industria/Defects/neu/
2、Kaggle中谢韦尔钢铁公司提供的带钢缺陷数据集
该数据集中提供了四种类型的带钢表面缺陷。训练集共有12568张，测试集5506张。图像尺寸为1600×256。
谢韦尔带钢缺陷数据集
有如果有学术研究的需要，可以无限制使用，请将PAO Severstal（https://www.severstal.com指定为数据集所有者。
官方链接：https://www.kaggle.com/c/severstal-steel-defect-detection/data
3、UCI Steel Plates Faults Data Set
该数据集包含了7种带钢缺陷类型。这个数据集不是图像数据，而是带钢缺陷的28种特征数据，可用于机器学习项目。
官方链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Steel+Plates+Faults
校内下载：ftp://202.200.158.158/Industria/Defects/UCI/
4、DAGM 2007数据集
该数据集是人为生成的，一共包含了10个class，图像大小为512×512。
官方链接：https://hci.iwr.uni-heidelberg.de/content/weakly-supervised-learning-industrial-optical-inspection
校内下载：ftp://202.200.158.158/Industria/Defects/DAGM2007.rar
5、磁瓦缺陷数据集
中国科学院自动所一个课题组收集的数据集，是“Saliency of magnetic tile surface defects”这篇论文的数据集。收集了6种常见磁瓦缺陷的图像，并做了语义分割的标注。
官方链接：https://github.com/abin24/Magnetic-tile-defect-datasets
校内下载：ftp://202.200.158.158/Industria/Defects/DAGM2007.rar
6、Kolektor 表面缺陷数据集
该数据集是Kolektor Group收集并标注的电子换向器缺陷数据集。数据集中包含了50种编写的电子换向器，每种有8张图片以及其语义分割的label。图像的大小为500×1240像素。为了更方便的训练，需提前将图像调整为512×1408。
官方链接：https://www.vicos.si/Downloads/KolektorSDD
