无需标注即可检出缺陷
该网络通过结构信息感知与背景模拟，实现无需标注样本的高精度表面缺陷检测，成功检出随机出现的新型缺陷。
Ma, Qiurui · 71607801 · 陈亚军 · Duan, Jinghong · Shao, Linhao
Engineering Applications of Artificial Intelligence 2023
该网络使用正常样本合成缺陷进行训练，无需人工标注，从而避免了收集大量标注数据的成本。
由于训练过程中使用了随机生成的缺陷，模型能够检测出在训练集中从未出现过的新型缺陷，增强了实际生产中的适应性。
通过自注意力编码器和空间感知解码器聚合图像结构信息，避免特征提取时图像结构模糊，从而生成更精确的预测结果。
在四个公开数据集和一个自建数据集上的实验结果表明，该方法明显优于当前的无监督检测方法。