Blaž Rolih Matic Fučka Danijel Skočaj

摘要

表面缺陷检测是众多工业领域中的关键任务，旨在高效识别并定位制造部件上的缺陷或异常。尽管已有大量方法被提出，但许多方法难以满足工业界对高性能、高效率和强适应性的实际需求。现有方法通常局限于特定的监督场景，难以适应真实制造过程中出现的多样化数据标注情况，例如无监督、弱监督、混合监督以及全监督等不同设置。为应对这些挑战，我们提出 SuperSimpleNet——一种基于 SimpleNet 构建的高效且高度可适应的判别模型。SuperSimpleNet 引入了一种新颖的合成异常生成机制、一个增强的分类头结构以及一种改进的学习策略，使其能够在上述四种监督场景下均实现高效训练，成为首个能够充分挖掘所有可用数据标注信息的模型。在四个具有挑战性的基准数据集上的实验结果表明，SuperSimpleNet 在所有场景下均达到了新的性能标准。除高精度外，该模型还具备极快的推理速度，单次推理时间低于 10 毫秒。凭借其在统一多种监督范式的同时保持卓越速度与可靠性的能力，SuperSimpleNet 为解决实际制造场景中的关键难题迈出了重要一步，有效弥合了学术研究与工业应用之间的鸿沟。代码地址：https://github.com/blaz-r/SuperSimpleNet