論文の概要: TL-SDD: A Transfer Learning-Based Method for Surface Defect Detection with Few Samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06939v1
• Date: Mon, 16 Aug 2021 07:24:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-08-17 22:23:14.140015
• Title: TL-SDD: A Transfer Learning-Based Method for Surface Defect Detection with Few Samples
• Title（参考訳）: TL-SDD:少数のサンプルを用いた転写学習による表面欠陥検出手法
• Authors: Jiahui Cheng, Bin Guo, Jiaqi Liu, Sicong Liu, Guangzhi Wu, Yueqi Sun, Zhiwen Yu
• Abstract要約: 表面欠陥検出のための新しいトランスファーラーニング法TL-SDDを提案する。 我々は、共通の欠陥クラスから稀な欠陥クラスに知識を移すための2段階のトレーニングスキームを採用する。 基準法と比較すると, 稀な欠陥クラスに対して, 提案手法の性能は1.98%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.884998028369026
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Surface defect detection plays an increasingly important role in manufacturing industry to guarantee the product quality. Many deep learning methods have been widely used in surface defect detection tasks, and have been proven to perform well in defects classification and location. However, deep learning-based detection methods often require plenty of data for training, which fail to apply to the real industrial scenarios since the distribution of defect categories is often imbalanced. In other words, common defect classes have many samples but rare defect classes have extremely few samples, and it is difficult for these methods to well detect rare defect classes. To solve the imbalanced distribution problem, in this paper we propose TL-SDD: a novel Transfer Learning-based method for Surface Defect Detection. First, we adopt a two-phase training scheme to transfer the knowledge from common defect classes to rare defect classes. Second, we propose a novel Metric-based Surface Defect Detection (M-SDD) model. We design three modules for this model: (1) feature extraction module: containing feature fusion which combines high-level semantic information with low-level structural information. (2) feature reweighting module: transforming examples to a reweighting vector that indicates the importance of features. (3) distance metric module: learning a metric space in which defects are classified by computing distances to representations of each category. Finally, we validate the performance of our proposed method on a real dataset including surface defects of aluminum profiles. Compared to the baseline methods, the performance of our proposed method has improved by up to 11.98% for rare defect classes.
• Abstract（参考訳）: 表面欠陥検出は、製品の品質を保証するために製造業においてますます重要な役割を果たす。 多くの深層学習手法が表面欠陥検出タスクで広く使われており、欠陥の分類や位置においてよく機能することが証明されている。 しかし、深層学習に基づく検出手法は訓練に大量のデータを必要とすることが多く、欠陥カテゴリの分布が不均衡であることが多いため、実際の産業シナリオには適用できない。 言い換えれば、一般的な欠陥クラスは多くのサンプルを持つが、まれな欠陥クラスは極めて少ないサンプルを持ち、これらのメソッドがまれな欠陥クラスを適切に検出することは困難である。 そこで本論文では,表面欠陥検出のための新しいトランスファー学習に基づく手法であるtl-sddを提案する。 まず、共通の欠陥クラスから稀な欠陥クラスに知識を移すための2段階のトレーニングスキームを採用する。 次に,Metric-based Surface Defect Detection (M-SDD)モデルを提案する。 1)特徴抽出モジュール:高レベルの意味情報と低レベルの構造情報を組み合わせた特徴融合を含む。 2) 機能再重み付けモジュール: 特徴の重要性を示す再重み付けベクトルに例を変換する。 3)距離距離加群:各カテゴリの表現への距離を計算することで欠陥を分類する距離空間を学習する。 最後に, アルミニウムプロファイルの表面欠陥を含む実データを用いて, 提案手法の性能を検証する。 基準法と比較すると, 稀な欠陥クラスに対して, 提案手法の性能は1.98%向上した。

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