SuperSimpleNet: Vereinheitlichung von überwachtem und unüberwachtem Lernen für eine schnelle und zuverlässige Oberflächenfehlererkennung

Das Ziel der Oberflächenfehlererkennung besteht darin, abnorme Bereiche auf den Oberflächen aufgenommener Objekte zu identifizieren und zu lokalisieren – eine Aufgabe, die in zahlreichen Industriezweigen zunehmend nachgefragt wird. Derzeitige Ansätze erfüllen die umfassenden Anforderungen dieser Branchen häufig nicht, wobei diese Anforderungen hohe Leistungsfähigkeit, Konsistenz, schnelle Verarbeitung sowie die Fähigkeit zur vollständigen Ausnutzung der verfügbaren Trainingsdaten umfassen. Um diese Lücken zu schließen, stellen wir SuperSimpleNet vor, ein innovatives diskriminatives Modell, das sich aus SimpleNet entwickelt hat. Dieses erweiterte Modell verbessert signifikant die Trainingskonsistenz, die Inferenzzeit sowie die Erkennungsleistung gegenüber seinem Vorgänger. SuperSimpleNet arbeitet im unsupervisierten Modus und nutzt ausschließlich normale Trainingsbilder; profitiert jedoch auch von gelabelten abnormen Trainingsbildern, falls diese verfügbar sind. SuperSimpleNet erreicht in sowohl supervisierten als auch unsupervisierten Szenarien Ergebnisse auf State-of-the-Art-Niveau, wie Experimente an vier anspruchsvollen Benchmark-Datensätzen belegen. Code: https://github.com/blaz-r/SuperSimpleNet