这篇文章不管是网络结构还是文章中提到的亮点基本都是复用了 lt End to end training of a two stage neural network for defect detection gt 唯一的不同点就是针对混合监督，针对其中只有正负标签，没有分割标签的数据，损失函数只是用分类损失函数，如果都有，就是用分类函数和分割函数一起 这样的好处，可以降低有分割标签数据的数量，可以节 ...
2021-09-11 00:17 0 170 推荐指数：
Abstract We aim at constructing a high performance model for defect detection that detects unknown anomalous patterns of an image without ...
监督学习的一些研究进展，主要关注三种弱监督类型：不完全监督，即只有一部分样本有标签；不确切监督，即训练样 ...
文章下载地址：A Surface Defect Detection Method Based on Positive Samples 第一部分 论文中文翻译 摘要：基于机器视觉的表面缺陷检测和分类可以大大提高工业生产的效率。利用足够的已标记图像，基于卷积神经网络的缺陷检测方法已经实现了现有 ...
弱监督学习综述（Weak Supervision 2019） 近年来，机器学习（ML）的现实影响已经突飞猛进。在很大程度上，这是由于深度学习模型的出现，这使得从业者 ...
监督学习：简单来说就是给定一定的训练样本(这里一定要注意，样本是既有数据，也有数据对应的结果)，利用这个样本进行训练得到一个模型(可以说是一个函数)，然后利用这个模型，将所有的输入映射为相应的输出，之后对输出进行简单的判断从而达到了分类(或者说回归)的问题。简单做一个区分，分类就是离散的数据，回归 ...
机器学习的常用方法中，我们知道一般分为监督学习和非监督学习。 l 监督学习：监督学习，简单来说就是给定一定的训练样本（这里一定要注意，这个样本是既有数据，也有数据相对应的结果），利用这个样本进行训练得到一个模型（可以说就是一个函数），然后利用这个模型，将所有的输入映射为相应的输出，之后对输出 ...
Abstract Anomaly detection refers to the task of finding unusual instances that stand out from the normal data. In several applications ...
一些参考资料: [1] 李宏毅机器学习教学视频 semi-supervise [2] 李宏毅视频的文字稿 (上面两个资料的讲解顺序是：semi-supervised generative model --> low density assumption --> ...
