論文の概要: SuperSimpleNet: Unifying Unsupervised and Supervised Learning for Fast and Reliable Surface Defect Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03143v2
• Date: Thu, 22 Aug 2024 15:38:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 18:36:08.936000
• Title: SuperSimpleNet: Unifying Unsupervised and Supervised Learning for Fast and Reliable Surface Defect Detection
• Title（参考訳）: SuperSimpleNet: 高速で信頼性の高い表面欠陥検出のための教師なしおよび教師付き学習の統合
• Authors: Blaž Rolih, Matic Fučka, Danijel Skočaj,
• Abstract要約: SuperSimpleNetはSimpleNetから進化した革新的な差別モデルである。 これは前任者のトレーニング一貫性、推論時間、検出性能を大幅に向上させる。 SuperSimpleNetは、教師なし設定と教師なし設定の両方で最先端の結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The aim of surface defect detection is to identify and localise abnormal regions on the surfaces of captured objects, a task that's increasingly demanded across various industries. Current approaches frequently fail to fulfil the extensive demands of these industries, which encompass high performance, consistency, and fast operation, along with the capacity to leverage the entirety of the available training data. Addressing these gaps, we introduce SuperSimpleNet, an innovative discriminative model that evolved from SimpleNet. This advanced model significantly enhances its predecessor's training consistency, inference time, as well as detection performance. SuperSimpleNet operates in an unsupervised manner using only normal training images but also benefits from labelled abnormal training images when they are available. SuperSimpleNet achieves state-of-the-art results in both the supervised and the unsupervised settings, as demonstrated by experiments across four challenging benchmark datasets. Code: https://github.com/blaz-r/SuperSimpleNet .
• Abstract（参考訳）: 表面欠陥検出の目的は、捕獲された物体の表面の異常領域を特定し、ローカライズすることである。 現在のアプローチでは、高パフォーマンス、一貫性、高速な運用を含む、これらの産業の広範な要求を満たすことができず、利用可能なトレーニングデータ全体を活用できないことが多い。 これらのギャップに対処するために、SimpleNetから進化した革新的な差別モデルであるSuperSimpleNetを紹介します。 この高度なモデルは、前任者のトレーニング一貫性、推論時間、および検出性能を大幅に向上させる。 SuperSimpleNetは、通常のトレーニングイメージのみを使用して教師なしの方法で動作します。 SuperSimpleNetは、4つの挑戦的なベンチマークデータセットで実証されたように、教師付き設定と教師なし設定の両方で最先端の結果を達成する。 コード:https://github.com/blaz-r/SuperSimpleNet。

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