論文の概要: Defect Spectrum: A Granular Look of Large-Scale Defect Datasets with Rich Semantics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17316v1
• Date: Thu, 26 Oct 2023 11:23:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-27 20:50:44.350042
• Title: Defect Spectrum: A Granular Look of Large-Scale Defect Datasets with Rich Semantics
• Title（参考訳）: 欠陥スペクトル: リッチセマンティックスを用いた大規模欠陥データセットの粒度図
• Authors: Shuai Yang, Zhifei Chen, Pengguang Chen, Xi Fang, Shu Liu, Yingcong Chen
• Abstract要約: Defect Spectrumは、広範囲の産業的欠陥に対して、正確でセマンティックな、そして大規模なアノテーションを提供する包括的なベンチマークである。 4つの重要な産業ベンチマークに基づいて、私たちのデータセットは既存のアノテーションを洗練し、単一のイメージ内の複数の欠陥タイプを識別する、リッチなセマンティックな詳細を導入します。 また、高品質で多様な欠陥画像を作成するために設計された2段階拡散ベースジェネレータであるDefect-Genを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.641334468833886
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Defect inspection is paramount within the closed-loop manufacturing system. However, existing datasets for defect inspection often lack precision and semantic granularity required for practical applications. In this paper, we introduce the Defect Spectrum, a comprehensive benchmark that offers precise, semantic-abundant, and large-scale annotations for a wide range of industrial defects. Building on four key industrial benchmarks, our dataset refines existing annotations and introduces rich semantic details, distinguishing multiple defect types within a single image. Furthermore, we introduce Defect-Gen, a two-stage diffusion-based generator designed to create high-quality and diverse defective images, even when working with limited datasets. The synthetic images generated by Defect-Gen significantly enhance the efficacy of defect inspection models. Overall, The Defect Spectrum dataset demonstrates its potential in defect inspection research, offering a solid platform for testing and refining advanced models.
• Abstract（参考訳）: 閉ループ製造システムでは欠陥検査が最重要である。 しかし、欠陥検査のための既存のデータセットは、実際的なアプリケーションに必要な精度とセマンティックな粒度を欠いていることが多い。 本稿では,幅広い産業的欠陥に対して,正確かつ意味的,かつ大規模にアノテーションを提供する総合的なベンチマークである欠陥スペクトラムを紹介する。 4つの主要な産業ベンチマークに基づいて、データセットは既存のアノテーションを洗練し、1つのイメージ内の複数の欠陥タイプを区別して、リッチなセマンティック詳細を導入します。 さらに,限られたデータセットを扱う場合でも,高品質で多様な欠陥画像を生成するように設計された2段階の拡散型生成器である defect-gen を導入する。 欠陥遺伝子によって生成された合成画像は欠陥検査モデルの有効性を著しく向上させる。 全体として、Defect Spectrumデータセットは、欠陥検査研究の可能性を実証し、高度なモデルをテストおよび精錬するための堅固なプラットフォームを提供する。

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