論文の概要: DDPM-MoCo: Advancing Industrial Surface Defect Generation and Detection with Generative and Contrastive Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03332v1
- Date: Thu, 9 May 2024 17:17:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 22:18:55.472383
- Title: DDPM-MoCo: Advancing Industrial Surface Defect Generation and Detection with Generative and Contrastive Learning
- Title（参考訳）: DDPM-MoCo: 生成・コントラスト学習による産業用表面欠陥生成と検出の促進
- Authors: Yangfan He, Xinyan Wang, Tianyu Shi,
- Abstract要約: これらの問題に対処するためにDDPM-MoCoという新しい欠陥発生手法を提案する。
まず,Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM) を用いて,高品質な欠陥データサンプルを生成する。
第2に、教師なし学習モメンタムコントラストモデル(MoCo)と拡張バッチコントラスト損失関数を用いて、ラベルなしデータ上でモデルをトレーニングする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.789219860006095
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The task of industrial detection based on deep learning often involves solving two problems: (1) obtaining sufficient and effective data samples, (2) and using efficient and convenient model training methods. In this paper, we introduce a novel defect-generation method, named DDPM-MoCo, to address these issues. Firstly, we utilize the Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM) to generate high-quality defect data samples, overcoming the problem of insufficient sample data for model learning. Furthermore, we utilize the unsupervised learning Momentum Contrast model (MoCo) with an enhanced batch contrastive loss function for training the model on unlabeled data, addressing the efficiency and consistency challenges in large-scale negative sample encoding during diffusion model training. The experimental results showcase an enhanced visual detection method for identifying defects on metal surfaces, covering the entire process, starting from generating unlabeled sample data for training the diffusion model, to utilizing the same labeled sample data for downstream detection tasks. This study offers valuable practical insights and application potential for visual detection in the metal processing industry.
- Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく産業的検出の課題は,(1)十分かつ効果的なデータサンプルの取得,(2)効率的かつ便利なモデルトレーニング手法の使用,という2つの問題を解決することを伴うことが多い。
本稿では,これらの問題に対処するため,DDPM-MoCoという新しい欠陥発生手法を提案する。
まず,Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM)を用いて高品質な欠陥データサンプルを生成する。
さらに,非教師付き学習モメンタムコントラストモデル (MoCo) を用いて,拡散モデルトレーニング中の大規模負サンプル符号化における効率と一貫性の問題に対処する。
実験結果は,拡散モデルのトレーニング用ラベル付きサンプルデータから下流検出用ラベル付きサンプルデータまで,プロセス全体をカバーする,金属表面の欠陥を識別する視覚的検出方法の強化を示す。
本研究は,金属加工産業における視覚検出のための実用的知見と応用可能性を提供する。
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