레이블 없이 남겨진 것 없음: 모든 감독 체계를 위한 통합 표면 결함 검출 모델

초록

표면 결함 검출은 다양한 산업 분야에서 중요한 과제로, 제조 부품의 결함이나 불규칙성을 효율적으로 식별하고 위치를 파악하는 것을 목표로 합니다. 수많은 방법이 제안되었지만, 많은 방법이 고성능, 효율성, 적응성이라는 산업적 요구를 충족시키지 못하고 있습니다. 기존 접근 방식은 특정 감독 시나리오에 국한되는 경우가 많으며, 실제 제조 공정에서 마주치는 다양한 데이터 주석(예: 비지도 학습, 약한 감독 학습, 혼합 감독 학습, 완전 감독 학습 설정)에 적응하는 데 어려움을 겪습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 SimpleNet을 기반으로 한 고효율적이고 적응력이 뛰어난 판별 모델인 SuperSimpleNet을 제안합니다. SuperSimpleNet은 새로운 합성 이상 생성 프로세스, 개선된 분류 헤드, 그리고 향상된 학습 절차를 통합하여 네 가지 감독 시나리오 모두에서 효율적인 학습을 가능하게 하며, 이는 모든 가능한 데이터 주석을 완전히 활용할 수 있는 첫 번째 모델입니다. SuperSimpleNet은 네 가지 도전적인 벤치마크 데이터셋에서의 결과를 통해 모든 시나리오에서 새로운 성능 기준을 제시합니다. 정확도뿐만 아니라 매우 빠른 속도를 자랑하며, 10ms 미만의 추론 시간을 달성합니다. 다양한 감독 패러다임을 통합하면서도 뛰어난 속도와 신뢰성을 유지하는 능력으로, SuperSimpleNet은 실제 제조 문제를 해결하고 학문적 연구와 산업적 응용 간의 격차를 줄이는 데 있어 유망한 진전을 나타냅니다. 코드: 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

레이블 없이 남겨진 것 없음: 모든 감독 체계를 위한 통합 표면 결함 검출 모델

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

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