ラベルなしを残さない：すべての教師体制に対応する統合表面欠陥検出モデル

要旨

表面欠陥検出は、製造部品の欠陥や不規則性を効率的に識別・位置特定することを目的とした、数多くの産業において重要な課題である。これまで多くの手法が提案されてきたが、高性能、効率性、適応性といった産業界の要求を満たすものは少ない。既存のアプローチは特定の教師ありシナリオに限定されることが多く、実世界の製造プロセスで遭遇する多様なデータアノテーション（教師なし、弱教師あり、混合教師あり、完全教師あり設定など）に適応するのが困難である。これらの課題に対処するため、我々はSimpleNetを基盤とした、高効率で適応性の高い識別モデルであるSuperSimpleNetを提案する。SuperSimpleNetは、新規の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を組み込んでおり、4つの教師ありシナリオすべてで効率的な学習を可能にし、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の結果が示すように、すべてのシナリオにおいて新たな性能基準を確立している。精度に加えて非常に高速で、推論時間は10ミリ秒未満を達成している。多様な教師ありパラダイムを統合しつつ、優れた速度と信頼性を維持する能力により、SuperSimpleNetは実世界の製造課題に対処し、学術研究と産業応用のギャップを埋めるための有望な一歩を表している。コード: 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

ラベルなしを残さない：すべての教師体制に対応する統合表面欠陥検出モデル

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

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