論文の概要: NAS-ASDet: An Adaptive Design Method for Surface Defect Detection Network using Neural Architecture Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10952v1
• Date: Sat, 18 Nov 2023 03:15:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 13:22:07.031797
• Title: NAS-ASDet: An Adaptive Design Method for Surface Defect Detection Network using Neural Architecture Search
• Title（参考訳）: nas-asdet:ニューラルネットワークを用いた表面欠陥検出ネットワークの適応設計法
• Authors: Zhenrong Wang, Bin Li, Weifeng Li, Shuanlong Niu, Wang Miao, Tongzhi Niu
• Abstract要約: 表面欠陥検出のためのネットワークを適応的に設計するためのNAS-ASDetと呼ばれる新しい手法を提案する。 まず、特徴分布を適応的に調整できる、洗練された業界に適した検索空間を設計する。 そして、より高速に探索空間を探索するために、深い監視機構を備えたプログレッシブ検索戦略を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.640706784987607
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep convolutional neural networks (CNNs) have been widely used in surface defect detection. However, no CNN architecture is suitable for all detection tasks and designing effective task-specific requires considerable effort. The neural architecture search (NAS) technology makes it possible to automatically generate adaptive data-driven networks. Here, we propose a new method called NAS-ASDet to adaptively design network for surface defect detection. First, a refined and industry-appropriate search space that can adaptively adjust the feature distribution is designed, which consists of repeatedly stacked basic novel cells with searchable attention operations. Then, a progressive search strategy with a deep supervision mechanism is used to explore the search space faster and better. This method can design high-performance and lightweight defect detection networks with data scarcity in industrial scenarios. The experimental results on four datasets demonstrate that the proposed method achieves superior performance and a relatively lighter model size compared to other competitive methods, including both manual and NAS-based approaches.
• Abstract（参考訳）: 深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は表面欠陥検出に広く利用されている。 しかしながら、すべての検出タスクに適しているcnnアーキテクチャはなく、効果的なタスク固有の設計にはかなりの労力を要する。 neural architecture search (nas)技術は、適応型データ駆動ネットワークを自動生成可能にする。 本稿では,表面欠陥検出のためのネットワークを適応的に設計するNAS-ASDetを提案する。 まず、特徴分布を適応的に調整できる、洗練された産業に適した検索空間を設計し、探索可能な注意操作を伴う、繰り返し積み重ねられた基本的新規細胞からなる。 そして、より高速に探索空間を探索するために、深い監視機構を備えたプログレッシブ検索戦略を用いる。 産業シナリオにおけるデータ不足を伴う高性能で軽量な欠陥検出ネットワークを設計できる。 4つのデータセットに対する実験結果から,提案手法は手動およびNASベースのアプローチを含む他の競合手法と比較して,優れた性能と比較的軽量なモデルサイズを実現することが示された。

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