面向工業品缺陷檢測的對比表示學習

摘要： 在大規模制造業中，缺陷檢測旨在發現有缺陷的零部件，如損壞、錯位的和存在印刷錯誤的部件等。由于缺陷類型未知以及缺陷樣本短缺，工業品缺陷檢測面臨著極大的挑戰。為克服上述困難，一些方法利用來自自然圖像數據集的通用視覺表示，提取廣義特征來進行缺陷檢測。然而，提取到的預訓練特征與目標數據之間存在分布差異，直接使用該特征會導致檢測性能不佳。因此，提出了一種基于對比表示學習的方法ConPat... （共11頁）