不遗漏任何标签：面向所有监督制度的统一表面缺陷检测模型

表面缺陷检测是众多行业中的关键任务，旨在高效地识别和定位制造组件上的缺陷或不规则之处。虽然已经提出了许多方法，但许多方法未能满足工业对高性能、高效率和高适应性的要求。现有方法通常仅限于特定的监督场景，并且难以适应现实世界制造过程中遇到的各种数据标注，例如无监督、弱监督、混合监督和全监督设置。为了应对这些挑战，我们提出了SuperSimpleNet，一种基于SimpleNet基础的高度高效和适应性强的判别模型。SuperSimpleNet结合了新颖的合成异常生成过程、增强的分类头和改进的学习程序，能够在所有四种监督场景下进行高效训练，使其成为第一个能够充分利用所有可用数据标注的模型。SuperSimpleNet在四个具有挑战性的基准数据集上的结果表明，它在所有场景中都设定了新的性能标准。除了准确性，它速度也非常快，推理时间低于10毫秒。SuperSimpleNet能够统一各种监督范式，同时保持出色的速度和可靠性，代表着在解决现实世界制造挑战和弥合学术研究与工业应用之间差距方面向前迈出了有希望的一步。代码：https://github.com/blaz-r/SuperSimpleNet