SuperSimpleNet：高速かつ信頼性の高い表面欠陥検出のための教師なし学習と教師あり学習の統合

表面欠陥検出の目的は、撮影された物体の表面に存在する異常領域を識別し、局所化することである。このタスクは、さまざまな産業分野においてますます高い要求が寄せられている。現在の手法は、高精度、一貫性、高速処理といった産業界の広範な要件を満たすことが困難であり、利用可能なすべての訓練データを効果的に活用する能力も欠如している。こうした課題に対応して、本研究ではSimpleNetを発展させた革新的な判別モデル「SuperSimpleNet」を提案する。この高度なモデルは、前駆モデルと比べて訓練の一貫性、推論時間、検出性能のすべてにおいて顕著な向上を実現している。SuperSimpleNetは、正常画像のみを用いて非教師ありの形で動作するが、異常ラベル付きの訓練画像が利用可能であれば、それらも有効に活用できる。4つの困難なベンチマークデータセットを用いた実験により、SuperSimpleNetが教師ありおよび非教師ありの両設定において最先端の性能を達成していることが実証された。コード：https://github.com/blaz-r/SuperSimpleNet