論文の概要: Defect Image Sample Generation With Diffusion Prior for Steel Surface Defect Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01872v1
• Date: Fri, 3 May 2024 06:03:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-06 13:35:25.962048
• Title: Defect Image Sample Generation With Diffusion Prior for Steel Surface Defect Recognition
• Title（参考訳）: 鋼表面欠陥認識に先立って拡散した欠陥画像サンプル生成
• Authors: Yichun Tai, Kun Yang, Tao Peng, Zhenzhen Huang, Zhijiang Zhang,
• Abstract要約: 既存の手法では、生成モデルを用いてサンプルを生成してデータセットを拡大する手法が検討されている。 鋼表面欠陥画像生成のための安定拡散モデルに埋め込まれた膨大な生成分布を転送する安定表面欠陥生成(StableSDG)を提案する。 我々は,鋼表面欠陥データセットの広範な実験を行い,高品質な試料の生成とトレーニング認識モデルに関する最先端性能を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.189885112658341
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The task of steel surface defect recognition is an industrial problem with great industry values. The data insufficiency is the major challenge in training a robust defect recognition network. Existing methods have investigated to enlarge the dataset by generating samples with generative models. However, their generation quality is still limited by the insufficiency of defect image samples. To this end, we propose Stable Surface Defect Generation (StableSDG), which transfers the vast generation distribution embedded in Stable Diffusion model for steel surface defect image generation. To tackle with the distinctive distribution gap between steel surface images and generated images of the diffusion model, we propose two processes. First, we align the distribution by adapting parameters of the diffusion model, adopted both in the token embedding space and network parameter space. Besides, in the generation process, we propose image-oriented generation rather than from pure Gaussian noises. We conduct extensive experiments on steel surface defect dataset, demonstrating state-of-the-art performance on generating high-quality samples and training recognition models, and both designed processes are significant for the performance.
• Abstract（参考訳）: 鉄鋼表面欠陥認識の課題は産業価値の高い産業問題である。 データ不足は、堅牢な欠陥認識ネットワークをトレーニングする上での大きな課題である。 既存の手法では、生成モデルを用いてサンプルを生成してデータセットを拡大する手法が検討されている。 しかし、その生成品質は、欠陥画像サンプルの不足によって制限されている。 そこで本稿では, 鋼表面欠陥画像生成のための安定拡散モデルに埋め込まれた膨大な生成分布を転送する安定表面欠陥生成(StableSDG)を提案する。 鋼表面画像と拡散モデル生成画像の差分分布に対処するため, 2つのプロセスを提案する。 まず,拡散モデルのパラメータを適応させて分布を調整し,トークン埋め込み空間とネットワークパラメータ空間の両方に適用する。 また、生成過程において、純粋なガウス雑音からではなく、画像指向生成を提案する。 鋼表面欠陥データセットに関する広範囲な実験を行い,高品質な試料生成とトレーニング認識モデルにおける最先端性能を実証した。

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