論文の概要: Optimizing YOLOv7 for Semiconductor Defect Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09565v1
• Date: Sun, 19 Feb 2023 12:51:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 17:51:26.065288
• Title: Optimizing YOLOv7 for Semiconductor Defect Detection
• Title（参考訳）: 半導体欠陥検出のためのYOLOv7の最適化
• Authors: Enrique Dehaerne, Bappaditya Dey, Sandip Halder, Stefan De Gendt
• Abstract要約: YOLOv7は、工業用途に普及したYOLOモデルを基にした最先端のオブジェクト検出器である。 本研究は,半導体線空間パターン欠陥の検出精度の観点から,どのモデルが性能を向上させるかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.33598755777055367
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The field of object detection using Deep Learning (DL) is constantly evolving with many new techniques and models being proposed. YOLOv7 is a state-of-the-art object detector based on the YOLO family of models which have become popular for industrial applications. One such possible application domain can be semiconductor defect inspection. The performance of any machine learning model depends on its hyperparameters. Furthermore, combining predictions of one or more models in different ways can also affect performance. In this research, we experiment with YOLOv7, a recently proposed, state-of-the-art object detector, by training and evaluating models with different hyperparameters to investigate which ones improve performance in terms of detection precision for semiconductor line space pattern defects. The base YOLOv7 model with default hyperparameters and Non Maximum Suppression (NMS) prediction combining outperforms all RetinaNet models from previous work in terms of mean Average Precision (mAP). We find that vertically flipping images randomly during training yields a 3% improvement in the mean AP of all defect classes. Other hyperparameter values improved AP only for certain classes compared to the default model. Combining models that achieve the best AP for different defect classes was found to be an effective ensembling strategy. Combining predictions from ensembles using Weighted Box Fusion (WBF) prediction gave the best performance. The best ensemble with WBF improved on the mAP of the default model by 10%.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)を用いた物体検出の分野は、多くの新しい技術やモデルが提案されている。 YOLOv7は、工業用途に普及したYOLOモデルを基にした最先端のオブジェクト検出器である。 そのようなアプリケーションドメインの1つは半導体欠陥検査である。 任意の機械学習モデルの性能はハイパーパラメータに依存する。 さらに、1つ以上のモデルの異なる方法での予測の組み合わせは、パフォーマンスにも影響を及ぼす可能性がある。 本研究では,最近提案されている最新の物体検出器であるyolov7を用いて,ハイパーパラメータの異なるモデルの訓練と評価を行い,半導体ラインの空間パターン欠陥の検出精度において,どのモデルが性能を向上させるかを検証した。 デフォルトのハイパーパラメータとNon Maximum Suppression(NMS)予測を備えたベースYOLOv7モデルは、平均精度(mAP)の観点から、以前の研究から得られるすべてのRetinaNetモデルより優れている。 トレーニング中に画像がランダムに反転すると、すべての欠陥クラスの平均APが3%改善することがわかった。 他のハイパーパラメータ値は、デフォルトモデルと比較して特定のクラスに対してのみapを改善した。 欠陥クラスで最高のAPを達成するモデルを組み合わせることは効果的なアンサンブル戦略であることがわかった。 重み付きボックスフュージョン(WBF)予測を用いたアンサンブルからの予測を組み合わせることで、最高の性能が得られた。 WBFの最良のアンサンブルは、デフォルトモデルのmAPを10%改善した。

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