論文の概要: No Label Left Behind: A Unified Surface Defect Detection Model for all Supervision Regimes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19060v1
• Date: Tue, 26 Aug 2025 14:20:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.87736
• Title: No Label Left Behind: A Unified Surface Defect Detection Model for all Supervision Regimes
• Title（参考訳）: すべてのスーパービジョン・レジームに統一された表面欠陥検出モデル
• Authors: Blaž Rolih, Matic Fučka, Danijel Skočaj,
• Abstract要約: 表面欠陥検出は多くの産業において重要な課題であり、製造された部品の欠陥や不規則性を効率的に識別することを目的としている。 既存のアプローチは、しばしば特定の監督シナリオに制約され、現実世界の製造プロセスで発生する多様なデータアノテーションに適応するのに苦労する。 提案するSuperSimpleNetは,SimpleNetの基礎の上に構築された高効率かつ適応可能な識別モデルである。
• 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: Surface defect detection is a critical task across numerous industries, aimed at efficiently identifying and localising imperfections or irregularities on manufactured components. While numerous methods have been proposed, many fail to meet industrial demands for high performance, efficiency, and adaptability. Existing approaches are often constrained to specific supervision scenarios and struggle to adapt to the diverse data annotations encountered in real-world manufacturing processes, such as unsupervised, weakly supervised, mixed supervision, and fully supervised settings. To address these challenges, we propose SuperSimpleNet, a highly efficient and adaptable discriminative model built on the foundation of SimpleNet. SuperSimpleNet incorporates a novel synthetic anomaly generation process, an enhanced classification head, and an improved learning procedure, enabling efficient training in all four supervision scenarios, making it the first model capable of fully leveraging all available data annotations. SuperSimpleNet sets a new standard for performance across all scenarios, as demonstrated by its results on four challenging benchmark datasets. Beyond accuracy, it is very fast, achieving an inference time below 10 ms. With its ability to unify diverse supervision paradigms while maintaining outstanding speed and reliability, SuperSimpleNet represents a promising step forward in addressing real-world manufacturing challenges and bridging the gap between academic research and industrial applications. Code: https://github.com/blaz-r/SuperSimpleNet
• Abstract（参考訳）: 表面欠陥検出は、多くの産業において重要な課題であり、製造された部品の欠陥や不規則を効率的に特定し、位置決めすることを目的としている。 多くの手法が提案されているが、高い性能、効率、適応性に対する工業的要求を満たすには至らなかった。 既存のアプローチは、しばしば特定の監督シナリオに制約され、教師なし、弱教師付き、混在監督、完全に監督された設定など、現実世界の製造プロセスで発生する多様なデータアノテーションに適応するのに苦労する。 これらの課題に対処するために、SimpleNetの基礎の上に構築された高効率で適応可能な識別モデルであるSuperSimpleNetを提案する。 SuperSimpleNetには、新しい合成異常生成プロセス、強化された分類ヘッド、改善された学習手順が含まれており、4つの監視シナリオすべてにおいて効率的なトレーニングを可能にし、利用可能なすべてのデータアノテーションを完全に活用できる最初のモデルとなっている。 SuperSimpleNetは、4つの挑戦的なベンチマークデータセットで結果が示すように、すべてのシナリオでパフォーマンスの新たな標準を設定している。 超SimpleNetは、目覚ましいスピードと信頼性を維持しながら、多様な監視パラダイムを統一する能力によって、現実の製造業の課題に対処し、学術研究と産業応用のギャップを埋める上で、有望な一歩を踏み出した。 コード:https://github.com/blaz-r/SuperSimpleNet

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