這篇文章不管是網絡結構還是文章中提到的亮點基本都是復用了 lt End to end training of a two stage neural network for defect detection gt 唯一的不同點就是針對混合監督，針對其中只有正負標簽，沒有分割標簽的數據，損失函數只是用分類損失函數，如果都有，就是用分類函數和分割函數一起 這樣的好處，可以降低有分割標簽數據的數量，可以節 ...
2021-09-11 00:17 0 170 推薦指數：
Abstract We aim at constructing a high performance model for defect detection that detects unknown anomalous patterns of an image without ...
監督學習的一些研究進展，主要關注三種弱監督類型：不完全監督，即只有一部分樣本有標簽；不確切監督，即訓練樣 ...
文章下載地址：A Surface Defect Detection Method Based on Positive Samples 第一部分 論文中文翻譯 摘要：基於機器視覺的表面缺陷檢測和分類可以大大提高工業生產的效率。利用足夠的已標記圖像，基於卷積神經網絡的缺陷檢測方法已經實現了現有 ...
弱監督學習綜述（Weak Supervision 2019） 近年來，機器學習（ML）的現實影響已經突飛猛進。在很大程度上，這是由於深度學習模型的出現，這使得從業者 ...
監督學習：簡單來說就是給定一定的訓練樣本(這里一定要注意，樣本是既有數據，也有數據對應的結果)，利用這個樣本進行訓練得到一個模型(可以說是一個函數)，然后利用這個模型，將所有的輸入映射為相應的輸出，之后對輸出進行簡單的判斷從而達到了分類(或者說回歸)的問題。簡單做一個區分，分類就是離散的數據，回歸 ...
機器學習的常用方法中，我們知道一般分為監督學習和非監督學習。 l 監督學習：監督學習，簡單來說就是給定一定的訓練樣本（這里一定要注意，這個樣本是既有數據，也有數據相對應的結果），利用這個樣本進行訓練得到一個模型（可以說就是一個函數），然后利用這個模型，將所有的輸入映射為相應的輸出，之后對輸出 ...
Abstract Anomaly detection refers to the task of finding unusual instances that stand out from the normal data. In several applications ...
一些參考資料: [1] 李宏毅機器學習教學視頻 semi-supervise [2] 李宏毅視頻的文字稿 (上面兩個資料的講解順序是：semi-supervised generative model --> low density assumption --> ...
