SuperSimpleNet: 빠르고 신뢰할 수 있는 표면 결함 검출을 위한 비지도 학습과 지도 학습의 통합

표면 결함 검출의 목적은 촬영된 물체 표면의 이상 영역을 식별하고 위치를 파악하는 것으로, 다양한 산업 분야에서 점점 더 큰 수요가 있는 과제이다. 현재의 대다수 접근 방식은 산업계가 요구하는 고성능, 일관성, 빠른 처리 속도는 물론, 사용 가능한 전체 학습 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 능력까지 충족하지 못하는 경우가 많다. 이러한 격차를 보완하기 위해 우리는 SimpleNet에서 발전된 혁신적인 구분 모델인 SuperSimpleNet을 제안한다. 이 고도화된 모델은 전신 모델 대비 훈련의 일관성, 추론 시간, 검출 성능을 크게 향상시켰다. SuperSimpleNet은 정상 이미지만을 사용하여 비지도 학습 방식으로 작동하지만, 가용한 레이블이 있는 이상 이미지를 활용할 수 있는 장점도 갖추고 있다. 실험을 통해 네 가지 도전적인 벤치마크 데이터셋에서 SuperSimpleNet이 지도 학습 및 비지도 학습 환경 모두에서 최신 기준(SOTA) 성능을 달성함을 입증하였다. 코드: https://github.com/blaz-r/SuperSimpleNet