Jul, 2024
基于潜在扩散模型的无需训练的表面缺陷检测数据增强
Leveraging Latent Diffusion Models for Training-Free In-Distribution
Data Augmentation for Surface Defect Detection
TL;DR利用人机互动的方式进行零样本生成,增强了结果的可解释性和人类反馈环路的鲁棒性,同时避免了耗时的微调过程,展示了在KSDD2数据集上与先进的数据增强方法相比,AP提升约18%(当有正样本时)和28%(当正样本缺失时)的显著优势。