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CVPR基于文本向导的工业异常检测与分割的变分图像生成
提出了一种文本导向的变分图像生成方法，用于解决在工业制造中清理数据以进行异常检测的挑战。该方法利用有关目标对象的文本信息，从广泛的文本库文档中学习，生成类似于输入图像的无瑕疵数据图像。所提出的框架确保生成的无瑕疵图像与由文本和图像知识派生的
PDF4 months ago
合成训练数据对终端条对象检测在工业应用中的影响研究
通过结合领域随机化和领域知识，我们创建了一种图像合成流程，用于自动生成训练数据，并在工业应用中对端子条对象检测的综合泛化性能进行研究。结果表明，在经过优化的尺度条件下，RetinaNet 的模型的模拟到现实平均精度的性能差异为 2.69％，
PDF4 months ago
ContextMix: 一种用于工业视觉检测系统的上下文感知数据增强方法
深度神经网络在工业制造环境中，数据增强成为了缓解过拟合和提升网络性能的关键策略。我们提出了一种针对工业应用和基准数据集的方法 ContextMix，通过调整图片大小并将其整合到批次中的其他图片中，生成新的数据。该方法在性能上超过了现有的增强
PDF6 months ago
智能制造过程中的拓扑数据分析 -- 现状综述
拓扑数据分析（TDA）是一种使用拓扑学技术对复杂的多维数据进行分析的数学方法，在医学、材料科学、生物学等多个领域得到了广泛且成功的应用。本综述总结了 TDA 在工业制造和生产（工业 4.0 背景下）领域的最新研究现状，并以工业生产和制造的背
PDF9 months ago
EasyNet: 一个用于 3D 工业异常检测的简易网络
3D 异常检测是工业制造中的一项新兴和重要的计算机视觉任务。本文提出了一种易于部署的网络（称为 EasyNet），可以在不使用预训练模型和存储器过多的情况下实现准确的异常检测，同时具有高效的推理速度。实验结果表明，EasyNet 在不使用预
PDFa year ago
ReConPatch：用于工业异常检测的对比补丁表示学习
本研究提出了一种名为 ReConPatch 的方法，通过训练与预训练模型相关的线性调制来构建判别性特征，采用对比表示学习来以目标为导向地收集和分布特征，实现了无需大量输入增强即可实现强健的异常检测性能。
PDFa year ago
IM-IAD: 制造业中的工业图像异常检测基准
在工业制造中，图片异常检测是一个重要的计算机视觉任务，已提出许多高级算法，但其性能存在差异。在本文中，我们首先提出了一个统一的工业制造设置，以评估这些算法在不同方面上的性能表现，然后构建了综合性的图片异常检测基准，该基准包括 16 种算法和
PDFa year ago
CVPR工业异常检测中的全面回顾
本文提出了一种名为 PatchCore 的方法，它使用最具代表性的内存库来实现商标标准化的图像检测和本地化。PatchCore 在 MVTec AD 挑战赛中实现了高达 99.6％的图像级异常检测 AUROC 分数，并在其他两个数据集中取得
PDF3 years ago