論文の概要: Auto-Classifier: A Robust Defect Detector Based on an AutoML Head

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01573v1
• Date: Thu, 3 Sep 2020 10:39:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-22 06:51:33.728753
• Title: Auto-Classifier: A Robust Defect Detector Based on an AutoML Head
• Title（参考訳）: auto-classifier: automlヘッドに基づくロバストな欠陥検出器
• Authors: Vasco Lopes, Lu\'is A. Alexandre
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワークは従来の手法よりも優れた結果が得られることを示す。 また、Auto-Classifierは、全データセットの100%精度と100%AUC結果を達成することで、他のすべてのメソッドよりも優れた性能を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.685668802278155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The dominant approach for surface defect detection is the use of hand-crafted feature-based methods. However, this falls short when conditions vary that affect extracted images. So, in this paper, we sought to determine how well several state-of-the-art Convolutional Neural Networks perform in the task of surface defect detection. Moreover, we propose two methods: CNN-Fusion, that fuses the prediction of all the networks into a final one, and Auto-Classifier, which is a novel proposal that improves a Convolutional Neural Network by modifying its classification component using AutoML. We carried out experiments to evaluate the proposed methods in the task of surface defect detection using different datasets from DAGM2007. We show that the use of Convolutional Neural Networks achieves better results than traditional methods, and also, that Auto-Classifier out-performs all other methods, by achieving 100% accuracy and 100% AUC results throughout all the datasets.
• Abstract（参考訳）: 表面欠陥検出の主流のアプローチは、手作りの特徴に基づく手法を使うことである。 しかし、抽出された画像に影響を及ぼす条件が異なる場合、これは短い。 そこで,本稿では,表面欠陥検出のタスクにおいて,最先端の畳み込みニューラルネットワークがどの程度機能するかを検討する。 さらに,全ネットワークの予測を最終予測に融合するcnn-fusionと,その分類成分をautomlを用いて修正することで畳み込みニューラルネットワークを改善するための新しい提案であるauto-classifierという2つの手法を提案する。 DAGM2007の異なるデータセットを用いた表面欠陥検出作業において,提案手法の評価実験を行った。 畳み込みニューラルネットワークの利用により,従来の手法よりも優れた結果が得られると同時に,全データセットで100%精度と100%auc結果を達成することにより,自動分類器が他の手法よりも優れることを示した。

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