surface defect detection | BriefGPT

关键词surface defect detection

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基于扩散的图像生成方法用于表面缺陷检测中的数据增强
本研究中，我们展示了在工业场景中可以利用扩散模型改进数据增强过程以增强表面缺陷检测。我们提出了一种名为 In&Out 的数据增强方法，混合了超出分布和分布内样本，可以在零样本数据增强和少样本和多样本数据增强设置下处理缺陷数据。在挑战性的 K
PDFa month ago
NAS-ASDet：一种使用神经架构搜索的表面缺陷检测网络的自适应设计方法
通过神经架构搜索技术，提出一种自适应设计网络的方法（NAS-ASDet）用于表面缺陷检测，在工业场景中解决数据稀缺问题，实验结果表明该方法在性能和模型尺寸上优于其他方法。
PDF8 months ago
一种新的知识蒸馏网络用于增量式少样本表面缺陷检测
本文针对表面缺陷检测中的数据增量问题，提出了一种基于知识蒸馏和预训练 - 微调迁移学习范式的新型检测网络 DKAN，通过特征和分类知识对齐来解决遗忘和误分类问题，在 NEU-DET 数据集上实验证明其有效性，表现优于其他方法。
PDF2 years ago
表面缺陷检测的清晰记忆增强自编码器
本研究提出了一种清晰记忆增强自编码器来解决表面缺陷检测中正负样本极度不平衡的问题。该自编码器采用清晰记忆增强模块 (CMAM) 来修复异常前景并保留清晰背景，同时结合了通用的人工异常生成算法 (GAAGA) 和多尺度特征残留检测算法 (MS
PDF2 years ago
基于少量标记数据的工业产品表面缺陷检测综述
本文回顾了基于少量标注数据的工业产品表面缺陷检测方法，包括传统的基于图像处理的方法和适用于少量标注数据的基于深度学习的方法。传统的表面缺陷检测方法分为统计方法、光谱方法和模型方法；基于深度学习的方法包括基于数据增强、迁移学习、模型微调、半监
PDF2 years ago
表面缺陷检测的混合监督：从弱监督到全监督学习
本研究提出了一种基于深度学习的表面缺陷检测方法，通过利用不同粒度的注释信息从弱标注到像素级其间不同层面进行标注，实现了注释成本的降低，同时取得了在工业质量检验几个数据集上的最优结果。
PDF3 years ago