Ни один дефект не останется без внимания: унифицированная модель обнаружения поверхностных дефектов для всех режимов обучения

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

August 26, 2025

Авторы: Blaž Rolih, Matic Fučka, Danijel Skočaj

cs.AI

Аннотация

Обнаружение поверхностных дефектов является важной задачей в различных отраслях промышленности, направленной на эффективное выявление и локализацию дефектов или отклонений на изготовленных компонентах. Хотя было предложено множество методов, многие из них не соответствуют промышленным требованиям к высокой производительности, эффективности и адаптивности. Существующие подходы часто ограничены конкретными сценариями обучения и испытывают трудности с адаптацией к разнообразным аннотациям данных, встречающимся в реальных производственных процессах, таким как обучение без учителя, слабое обучение, смешанное обучение и полное обучение с учителем. Для решения этих проблем мы предлагаем SuperSimpleNet — высокоэффективную и адаптивную дискриминативную модель, основанную на SimpleNet. SuperSimpleNet включает в себя новый процесс генерации синтетических аномалий, улучшенный классификационный блок и усовершенствованную процедуру обучения, что позволяет эффективно обучать модель во всех четырех сценариях обучения, делая её первой моделью, способной полностью использовать все доступные аннотации данных. SuperSimpleNet устанавливает новый стандарт производительности для всех сценариев, что подтверждается её результатами на четырех сложных эталонных наборах данных. Помимо точности, модель работает очень быстро, достигая времени вывода менее 10 мс. Благодаря своей способности объединять различные парадигмы обучения, сохраняя при этом выдающуюся скорость и надежность, SuperSimpleNet представляет собой многообещающий шаг вперед в решении реальных производственных задач и сокращении разрыва между академическими исследованиями и промышленными приложениями. Код: 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