不遗漏任何标签：一种适用于所有监督模式的统一表面缺陷检测模型
计算机视觉与模式识别
2025-10-20 v1 人工智能
摘要
表面缺陷检测是众多工业领域中的一项关键任务，旨在高效识别和定位制造部件上的瑕疵或不规则之处。尽管已有许多方法被提出，但很多都无法满足工业对高性能、高效率和适应性的需求。现有方法通常局限于特定的监督场景，难以适应现实制造过程中遇到的各种数据标注情况，例如无监督、弱监督、混合监督和全监督设置。为应对这些挑战，我们提出了 SuperSimpleNet，这是一种基于 SimpleNet 构建的高效且适应性强的判别模型。SuperSimpleNet 融合了一种新颖的合成异常生成过程、一个增强的分类头以及一个改进的学习流程，使其能够在所有四种监督场景下高效训练，成为首个能够充分利用所有可用数据标注的模型。SuperSimpleNet 在所有场景下都树立了新的性能标准，其在四个具有挑战性的基准数据集上的结果证明了这一点。除了精度之外，它的速度也非常快，推理时间低于 10 毫秒。凭借其统一不同监督范式同时保持卓越速度和可靠性的能力，SuperSimpleNet 在应对现实世界制造业挑战、弥合学术研究与工业应用之间差距方面，迈出了有希望的一步。代码：https://github.com/blaz-r/SuperSimpleNet
引用
@article{arxiv.2508.19060,
title = {No Label Left Behind: A Unified Surface Defect Detection Model for all Supervision Regimes},
author = {Blaž Rolih and Matic Fučka and Danijel Skočaj},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.19060},
year = {2025}
}
备注
Accepted by The Journal of Intelligent Manufacturing