港科大联手思谋新作：Defect Spectrum 数据集重新定义AI工业质检

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整理 | 褚杏娟 在“生产制造 - 缺陷检测 - 工艺优化 - 生产制造”的智能制造闭环链条中，基于 AI 的智能缺陷检测扮演着“把关者”的角色。但这个“把关者”长期以来却缺少样本量大、精度高、语义丰富的缺陷数据集。 近日，港科广和专注于智能制造领域的人工智能独角兽思谋科技联合发布了一篇论文，该论文提出了 Defect Spectrum 缺陷数据集及 DefectGen 缺陷生成模型，主攻工业智能检测，可解决模型无法识别的缺陷类别和位置问题，有效提升 10.74% 召回率，降低 33.1% 过杀率。 据悉在去年，该合作团队提出的《Ref-NeuS: Ambiguity-Reduced Neural Implicit Surface Learning for Multi-View Reconstruction with Reflection》被选为 ICCV 最佳论文候选。 Project Page: https://envision-research.github.io/Defect_Spectrum/ Arxiv Page: https://arxiv.org/abs/2310.17316 Github Repo: https://github.com/EnVision-Research/Defect_Spec ………………………………