SuperSimpleNet: Unifying Unsupervised and Supervised Learning for Fast and Reliable Surface Defect Detection

要約

表面欠陥検出の目的は、捕捉した物体の表面上の異常な領域を特定して位置を特定することであり、このタスクはさまざまな業界でますます需要が高まっています。
現在のアプローチでは、利用可能なトレーニング データ全体を活用する能力に加えて、高性能、一貫性、高速動作など、これらの業界の広範な要求を満たすことができないことがよくあります。
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識別モデルである SuperSimpleNet を紹介します。
この高度なモデルは、以前のモデルのトレーニングの一貫性、推論時間、検出パフォーマンスを大幅に向上させています。
SuperSimpleNet は、通常のトレーニング画像のみを使用して教師なしの方法で動作しますが、ラベル付きの異常なトレーニング画像が利用可能な場合には、その画像からも恩恵を受けます。
SuperSimpleNet は、4 つの困難なベンチマーク データセットにわたる実験で実証されているように、教師あり設定と教師なし設定の両方で最先端の結果を達成します。
コード: https://github.com/blaz-r/SuperSimpleNet 。

要約(オリジナル)

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 .

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