基于混合监督的表面缺陷检测 From weakly to fully supervised learning
创始人
2025-05-29 06:09:30

概述：弱标记+少量注释样本的混合监督  即可达到与完全监督相当的性能

提出了一种用于异常检测的深度学习模型，该模型在图像级标签的弱监督下进行训练，同时在像素级标签可用时利用完全监督。

方法：通过改变所需标签的数量和细节，提供了在标注成本和分类性能之间最合适的折衷的方案。混合监督是通过实现具有两个子网络的端到端架构来实现的，这两个子网络利用第一子网络中的像素级注释和第二子网

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