港科大聯(lián)手思謀新作：Defect Spectrum 數(shù)據(jù)集重新定義AI工業(yè)質(zhì)檢

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原標(biāo)題：港科大聯(lián)手思謀新作：Defect Spectrum 數(shù)據(jù)集重新定義AI工業(yè)質(zhì)檢
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整理 | 褚杏娟
在“生產(chǎn)制造 – 缺陷檢測(cè) – 工藝優(yōu)化 – 生產(chǎn)制造”的智能制造閉環(huán)鏈條中，基于 AI 的智能缺陷檢測(cè)扮演著“把關(guān)者”的角色。但這個(gè)“把關(guān)者”長(zhǎng)期以來卻缺少樣本量大、精度高、語義豐富的缺陷數(shù)據(jù)集。
近日，港科廣和專注于智能制造領(lǐng)域的人工智能獨(dú)角獸思謀科技聯(lián)合發(fā)布了一篇論文，該論文提出了 Defect Spectrum 缺陷數(shù)據(jù)集及 DefectGen 缺陷生成模型，主攻工業(yè)智能檢測(cè)，可解決模型無法識(shí)別的缺陷類別和位置問題，有效提升 10.74% 召回率，降低 33.1% 過殺率。
據(jù)悉在去年，該合作團(tuán)隊(duì)提出的《Ref-NeuS: Ambiguity-Reduced Neural Implicit Surface Learning for Multi-View Reconstruction with Reflection》被選為 ICCV 最佳論文候選。
Project Page: https://envision-research.github.io/Defect_Spectrum/
Arxiv Page: https://arxiv.org/abs/2310.1

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