論文の概要: A New Knowledge Distillation Network for Incremental Few-Shot Surface Defect Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00519v1
• Date: Thu, 1 Sep 2022 15:08:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-09-02 13:19:54.844065
• Title: A New Knowledge Distillation Network for Incremental Few-Shot Surface Defect Detection
• Title（参考訳）: インクリメンタルFew-Shot表面欠陥検出のための新しい知識蒸留ネットワーク
• Authors: Chen Sun, Liang Gao, Xinyu Li, Yiping Gao
• Abstract要約: 本稿では,DKAN(Dual Knowledge Align Network)と呼ばれる新しい知識蒸留ネットワークを提案する。 提案したDKAN法は,事前学習型ファインタニング伝達学習パラダイムを踏襲し,ファインタニングのための知識蒸留フレームワークを設計した。 Few-shot NEU-DETデータセットをインクリメンタルに実験した結果、DKANは様々なシーンで他の手法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.712532953953808
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Surface defect detection is one of the most essential processes for industrial quality inspection. Deep learning-based surface defect detection methods have shown great potential. However, the well-performed models usually require large training data and can only detect defects that appeared in the training stage. When facing incremental few-shot data, defect detection models inevitably suffer from catastrophic forgetting and misclassification problem. To solve these problems, this paper proposes a new knowledge distillation network, called Dual Knowledge Align Network (DKAN). The proposed DKAN method follows a pretraining-finetuning transfer learning paradigm and a knowledge distillation framework is designed for fine-tuning. Specifically, an Incremental RCNN is proposed to achieve decoupled stable feature representation of different categories. Under this framework, a Feature Knowledge Align (FKA) loss is designed between class-agnostic feature maps to deal with catastrophic forgetting problems, and a Logit Knowledge Align (LKA) loss is deployed between logit distributions to tackle misclassification problems. Experiments have been conducted on the incremental Few-shot NEU-DET dataset and results show that DKAN outperforms other methods on various few-shot scenes, up to 6.65% on the mean Average Precision metric, which proves the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 表面欠陥検出は産業品質検査において最も重要なプロセスの1つである。 深層学習に基づく表面欠陥検出手法は大きな可能性を秘めている。 しかし、性能の良いモデルは、通常、大きなトレーニングデータを必要とし、トレーニング段階で現れる欠陥のみを検出することができる。 インクリメンタルな少数ショットデータに直面すると、欠陥検出モデルは必然的に壊滅的な忘れや誤分類の問題に直面する。 そこで本研究では,DKAN(Dual Knowledge Align Network)と呼ばれる新しい知識蒸留ネットワークを提案する。 提案したDKAN法は,事前学習型ファインタニング伝達学習パラダイムを踏襲し,ファインタニングのための知識蒸留フレームワークを設計した。 具体的には、異なるカテゴリの分離された安定な特徴表現を実現するために、インクリメンタルRCNNを提案する。 本フレームワークでは,クラスに依存しない機能マップ間でのFKA(Feature Knowledge Align)の損失が破滅的な忘れ問題に対処するように設計され,ロジット分布間でLKA(Logit Knowledge Align)の損失が展開され,誤分類問題に対処する。 インクリメンタルなFew-shot NEU-DETデータセットを用いて実験を行った結果、DKANは様々な撮影シーンにおいて、平均精度の6.65%で他の手法よりも優れており、提案手法の有効性が証明されている。

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