Nessuna Etichetta Lasciata Indietro: Un Modello Unificato per il Rilevamento di Difetti Superficiali in Tutti i Regimi di Supervisione

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

August 26, 2025

Autori: Blaž Rolih, Matic Fučka, Danijel Skočaj

cs.AI

Abstract

Il rilevamento dei difetti superficiali è un compito cruciale in numerosi settori industriali, finalizzato a identificare e localizzare in modo efficiente imperfezioni o irregolarità sui componenti prodotti. Sebbene siano stati proposti numerosi metodi, molti non soddisfano le esigenze industriali in termini di prestazioni elevate, efficienza e adattabilità. Gli approcci esistenti sono spesso limitati a specifici scenari di supervisione e faticano ad adattarsi alle diverse annotazioni dei dati riscontrate nei processi di produzione reali, come impostazioni non supervisionate, debolmente supervisionate, con supervisione mista e completamente supervisionate. Per affrontare queste sfide, proponiamo SuperSimpleNet, un modello discriminativo altamente efficiente e adattabile basato su SimpleNet. SuperSimpleNet incorpora un nuovo processo di generazione di anomalie sintetiche, una testa di classificazione migliorata e una procedura di apprendimento ottimizzata, consentendo un addestramento efficiente in tutti e quattro gli scenari di supervisione, rendendolo il primo modello in grado di sfruttare appieno tutte le annotazioni dei dati disponibili. SuperSimpleNet stabilisce un nuovo standard di prestazioni in tutti gli scenari, come dimostrato dai suoi risultati su quattro dataset di benchmark impegnativi. Oltre all'accuratezza, è estremamente veloce, raggiungendo un tempo di inferenza inferiore a 10 ms. Con la sua capacità di unificare diversi paradigmi di supervisione mantenendo una velocità e affidabilità eccezionali, SuperSimpleNet rappresenta un passo promettente verso la risoluzione delle sfide di produzione reali e il superamento del divario tra ricerca accademica e applicazioni industriali. Codice: 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