Nenhum Rótulo Deixado para Trás: Um Modelo Unificado de Detecção de Defeitos Superficiais para Todos os Regimes de Supervisão

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

August 26, 2025

Autores: Blaž Rolih, Matic Fučka, Danijel Skočaj

cs.AI

Resumo

A detecção de defeitos superficiais é uma tarefa crítica em diversas indústrias, visando identificar e localizar de forma eficiente imperfeições ou irregularidades em componentes manufaturados. Embora diversos métodos tenham sido propostos, muitos não atendem às demandas industriais por alto desempenho, eficiência e adaptabilidade. As abordagens existentes frequentemente se limitam a cenários específicos de supervisão e têm dificuldade em se adaptar às diversas anotações de dados encontradas nos processos de manufatura do mundo real, como configurações não supervisionadas, fracamente supervisionadas, de supervisão mista e totalmente supervisionadas. Para enfrentar esses desafios, propomos o SuperSimpleNet, um modelo discriminativo altamente eficiente e adaptável, construído com base no SimpleNet. O SuperSimpleNet incorpora um novo processo de geração de anomalias sintéticas, um cabeçalho de classificação aprimorado e um procedimento de aprendizado melhorado, permitindo treinamento eficiente em todos os quatro cenários de supervisão, tornando-o o primeiro modelo capaz de aproveitar totalmente todas as anotações de dados disponíveis. O SuperSimpleNet estabelece um novo padrão de desempenho em todos os cenários, conforme demonstrado pelos seus resultados em quatro conjuntos de dados de benchmark desafiadores. Além da precisão, ele é muito rápido, alcançando um tempo de inferência abaixo de 10 ms. Com sua capacidade de unificar diversos paradigmas de supervisão enquanto mantém velocidade e confiabilidade excepcionais, o SuperSimpleNet representa um passo promissor para enfrentar os desafios da manufatura do mundo real e reduzir a lacuna entre a pesquisa acadêmica e as aplicações industriais. Código: 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