负引导原型生成器

为屏幕缺陷开放集识别设计的阈值自适应分类模型组件，无需校准即可生成输入自适应的负原型，提供区分未知类别的自适应阈值。

Chaofan, Zhou · 刘妹琴 · 张森林 · 魏平 · Badong, Chen

IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 2024

参数信息

闭集准确率

99.1 %

AUROC

99.3 %

OSCR

98.6 %

双集准确率

96.2 %

技术优势

无需校准

负引导增强原型生成器在推理时能生成输入自适应的负原型，直接提供有区分度的阈值来识别未知类别，免去额外的校准步骤。

高分辨率适配

设计配备类间相似度损失的生成对抗网络，专门为高分辨率缺陷图像生成开放集数据，增强模型处理高分辨率图像的能力。

阈值自适应

原型生成器能自适应地利用多样信息学习，在推理时为每个输入生成代表已知类别反面的负原型，从而产生自适应的分类阈值，避免了固定阈值的局限。

应用场景

• 屏幕缺陷检测：在屏幕缺陷检测中分类已知缺陷并识别新出现的未知异常，无需额外校准。
• 工业质检：用于工业质检场景，当产线环境变化出现新缺陷时及时预警。
• 开放集识别：提供自适应阈值，无需校准即可区分已知类别和未知类别。
• 缺陷分类：对屏幕已知缺陷进行准确分类，辅助定位熟悉的制程问题。