Aucune Étiquette Oubliée : Un Modèle Unifié de Détection de Défauts de Surface pour Tous les Régimes de Supervision

No Label Left Behind: A Unified Surface Defect Detection Model for all Supervision Regimes

August 26, 2025

papers.authors: Blaž Rolih, Matic Fučka, Danijel Skočaj

cs.AI

papers.abstract

La détection des défauts de surface est une tâche cruciale dans de nombreuses industries, visant à identifier et localiser efficacement les imperfections ou irrégularités sur les composants manufacturés. Bien que de nombreuses méthodes aient été proposées, beaucoup ne répondent pas aux exigences industrielles en termes de performance, d'efficacité et d'adaptabilité. Les approches existantes sont souvent limitées à des scénarios de supervision spécifiques et peinent à s'adapter aux diverses annotations de données rencontrées dans les processus de fabrication réels, tels que les cadres non supervisés, faiblement supervisés, à supervision mixte et entièrement supervisés. Pour relever ces défis, nous proposons SuperSimpleNet, un modèle discriminant hautement efficace et adaptable, construit sur les bases de SimpleNet. SuperSimpleNet intègre un nouveau processus de génération d'anomalies synthétiques, une tête de classification améliorée et une procédure d'apprentissage optimisée, permettant un entraînement efficace dans les quatre scénarios de supervision, ce qui en fait le premier modèle capable d'exploiter pleinement toutes les annotations de données disponibles. SuperSimpleNet établit un nouveau standard de performance dans tous les scénarios, comme en témoignent ses résultats sur quatre ensembles de données de référence exigeants. Au-delà de la précision, il est extrêmement rapide, avec un temps d'inférence inférieur à 10 ms. Grâce à sa capacité à unifier divers paradigmes de supervision tout en maintenant une vitesse et une fiabilité exceptionnelles, SuperSimpleNet représente une avancée prometteuse pour relever les défis de fabrication réels et combler le fossé entre la recherche académique et les applications industrielles. Code : https://github.com/blaz-r/SuperSimpleNet

English

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