論文の概要: Zero-sample surface defect detection and classification based on semantic feedback neural network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07959v1
• Date: Tue, 15 Jun 2021 08:26:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-17 02:25:02.908937
• Title: Zero-sample surface defect detection and classification based on semantic feedback neural network
• Title（参考訳）: 意味フィードバックニューラルネットワークを用いたゼロサンプル表面欠陥検出と分類
• Authors: Yibo Guo, Yiming Fan, Zhiyang Xiang, Haidi Wang, Wenhua Meng, Mingliang Xu
• Abstract要約: 本論文では,複数角度からの画像タグ埋め込みにおける予測誤差を適応的に低減するアンサンブル協調学習アルゴリズムを提案する。 産業分野におけるゼロショットデータセットとシリンダーライナーデータセットを用いた各種実験により,競争結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.796631421521765
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Defect detection and classification technology has changed from traditional artificial visual inspection to current intelligent automated inspection, but most of the current defect detection methods are training related detection models based on a data-driven approach, taking into account the difficulty of collecting some sample data in the industrial field. We apply zero-shot learning technology to the industrial field. Aiming at the problem of the existing "Latent Feature Guide Attribute Attention" (LFGAA) zero-shot image classification network, the output latent attributes and artificially defined attributes are different in the semantic space, which leads to the problem of model performance degradation, proposed an LGFAA network based on semantic feedback, and improved model performance by constructing semantic embedded modules and feedback mechanisms. At the same time, for the common domain shift problem in zero-shot learning, based on the idea of co-training algorithm using the difference information between different views of data to learn from each other, we propose an Ensemble Co-training algorithm, which adaptively reduces the prediction error in image tag embedding from multiple angles. Various experiments conducted on the zero-shot dataset and the cylinder liner dataset in the industrial field provide competitive results.
• Abstract（参考訳）: 欠陥検出と分類技術は従来の人工視覚検査から現在の知的自動検査へと変化してきたが、現在の欠陥検出手法のほとんどは、産業分野におけるサンプルデータ収集の難しさを考慮して、データ駆動アプローチに基づく関連する検出モデルを訓練している。 ゼロショット学習技術を産業分野に適用する。 既存の"latent feature guide attribute attention" (lfgaa) ゼロショット画像分類ネットワークの問題に目を向けると、出力潜在属性と人工的に定義された属性は意味空間で異なるため、モデル性能の低下が問題となり、セマンティックフィードバックに基づくlgfaaネットワークを提案し、セマンティック組み込みモジュールとフィードバックメカニズムを構築してモデル性能を改善した。 同時に、ゼロショット学習における共通領域シフト問題に対して、異なるデータビュー間の差分情報を用いたコトレーニングアルゴリズムの考え方に基づき、複数の角度から画像タグ埋め込みにおける予測誤差を適応的に低減するアンサンブルコトレーニングアルゴリズムを提案する。 産業分野におけるゼロショットデータセットとシリンダーライナーデータセットを用いた各種実験により,競争結果が得られた。

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