Blaž Rolih Matic Fučka Danijel Skočaj

Résumé

La détection des défauts de surface constitue une tâche cruciale dans de nombreux secteurs industriels, visant à identifier et localiser efficacement les imperfections ou irrégularités présentes sur les composants manufacturés. Bien qu’un grand nombre de méthodes aient été proposées, nombre d’entre elles échouent à répondre aux exigences industrielles en matière de performance élevée, d’efficacité et d’adaptabilité. Les approches existantes sont souvent limitées à des scénarios de supervision spécifiques et peinent à s’adapter aux diverses formes d’annotations de données rencontrées dans les processus de fabrication réels, telles que les scénarios non supervisés, faiblement supervisés, mixtes ou pleinement supervisés. Pour relever ces défis, nous proposons SuperSimpleNet, un modèle discriminatif hautement efficace et adaptable, fondé sur la base de SimpleNet. SuperSimpleNet intègre un nouveau processus de génération synthétique d’anomalies, une tête de classification améliorée et une procédure d’apprentissage renforcée, permettant une entraînement efficace dans les quatre scénarios de supervision, ce qui en fait le premier modèle capable d’exploiter pleinement toutes les annotations de données disponibles. SuperSimpleNet établit une nouvelle référence en matière de performance dans tous les scénarios, comme le montrent ses résultats sur quatre jeux de données de benchmark exigeants. Au-delà de sa précision, il est également extrêmement rapide, atteignant un temps de déduction inférieur à 10 ms. Grâce à sa capacité à unifier divers paradigmes de supervision tout en conservant une vitesse et une fiabilité exceptionnelles, SuperSimpleNet représente une avancée prometteuse dans la résolution des défis rencontrés dans les environnements industriels réels, tout en réduisant le fossé entre la recherche académique et les applications industrielles. Code source : https://github.com/blaz-r/SuperSimpleNet