钢铁异常分类140篇Trans 学习笔记 小陈读paper

钢铁异常分类 对比学习 比较好用

1.首先,为每个实例生成一对样本,

来自同一实例的样本被认为是正例,

来自不同实例的样本被认为是负例。

2.其次,这些样本被馈送到编码器以获得嵌入。

3.在对比损失[16]的影响下,

提取正样本的嵌入以最大化它们的相似性,

而负样本的嵌入被推开以最大化它们的差异。

但有两个障碍阻碍了其在钢表面缺陷图像的有效应用。

存在两个问题

1.首先,对比学习中的固定对比度强度不适合钢表面缺陷样本的表示学习。

2.在 对比下,有利于钢表面缺陷类间相似样本的表示学习,

不利于钢 表面缺陷类内相似样本[见图1(a)]。

弱对比度与强对比度相反[见图1(b)]。

这两个极端对比强度会破坏缺陷样本的潜在语义信息,从而降低学习表示的质量

2.钢表面缺陷的未标记数据不足,

与ImageNet[18]不同的是,ImageNet[18]可以为对比学习提供大量的未标记数据来学习更好的表示。

针对上述问题,给出解决方案

1.在 FiCo 中,设计了可变温度判别来灵活调整钢缺陷样品之间的对比度强度。

还设计了**特征重建(FR)**来 进一步调整对比度强度。

然而,GAN依赖于大量的训练数据 ,由于钢表面缺陷数据不足,容易出现模式崩溃[20]。

什么是 模式奔溃Mode collapse 模式崩溃是指生成器只复制图像,这对对比学习无效。

2.为了缓解钢表面缺陷数据有限的模式崩溃,提出了DGAN。

在 DGAN 中,多个生成器的权重用于生成不同的图像,为 FiCo 提供更多缺陷数据。

contribution

  1. 提出了一种新的对比学习框架FDCL,以克服现有的对比学习的两个障碍,不能有效地应用于钢表面缺陷图像:**对比度不合适,未标记数据不足。**它可以准确识别标记样本较少的钢表面缺陷。
  2. iCo被提出用于钢表面缺陷图像的表示学习。与对比度强度固定的对比学习不同,FiCo使用设计的可变温度判别和FR灵活调整对比度强度,提高学习表示的质量。
  3. 提出了一种名为 DGAN 的生成方法来补充未标记的数据。DGAN使用多个生成器权重来减轻模式崩溃并为 FiCo 生成不同的图像,进一步提高了学习表示的质量。
  4. 在四个标准钢表面缺陷数据集上进行了广泛的实验,以验证所提方法的有效性。实验结果表明,与最先进的方法相比,该方法有了显着的改进。

下面给出论文链接,可以看看方法部分

Steel Defect Detection Based on Modified RetinaNet | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore

相关推荐
Hello_Embed4 小时前
STM32HAL 快速入门(二十):UART 中断改进 —— 环形缓冲区解决数据丢失
笔记·stm32·单片机·学习·嵌入式软件
咸甜适中4 小时前
rust语言 (1.88) 学习笔记:客户端和服务器端同在一个项目中
笔记·学习·rust
Grassto4 小时前
RAG 从入门到放弃?丐版 demo 实战笔记(go+python)
笔记
Magnetic_h5 小时前
【iOS】设计模式复习
笔记·学习·ios·设计模式·objective-c·cocoa
研梦非凡6 小时前
ICCV 2025|从粗到细:用于高效3D高斯溅射的可学习离散小波变换
人工智能·深度学习·学习·3d
limengshi1383927 小时前
机器学习面试:请介绍几种常用的学习率衰减方式
人工智能·学习·机器学习
知识分享小能手7 小时前
React学习教程,从入门到精通,React 组件核心语法知识点详解(类组件体系)(19)
前端·javascript·vue.js·学习·react.js·react·anti-design-vue
周周记笔记8 小时前
学习笔记:第一个Python程序
笔记·学习
丑小鸭是白天鹅8 小时前
Kotlin协程详细笔记之切线程和挂起函数
开发语言·笔记·kotlin
潘达斯奈基~8 小时前
《大数据之路1》笔记2:数据模型
大数据·笔记