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        港科大聯手思謀新作:Defect Spectrum 數據集重新定義AI工業質檢

        AIGC動態1年前 (2024)發布 AI前線
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        港科大聯手思謀新作:Defect Spectrum 數據集重新定義AI工業質檢

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        原標題:港科大聯手思謀新作:Defect Spectrum 數據集重新定義AI工業質檢
        關鍵字:小米,缺陷,數據,字節跳動,華為
        文章來源:AI前線
        內容字數:0字

        內容摘要:


        整理 | 褚杏娟
        在“生產制造 – 缺陷檢測 – 工藝優化 – 生產制造”的智能制造閉環鏈條中,基于 AI 的智能缺陷檢測扮演著“把關者”的角色。但這個“把關者”長期以來卻缺少樣本量大、精度高、語義豐富的缺陷數據集。
        近日,港科廣和專注于智能制造領域的人工智能獨角獸思謀科技聯合發布了一篇論文,該論文提出了 Defect Spectrum 缺陷數據集及 DefectGen 缺陷生成模型,主攻工業智能檢測,可解決模型無法識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。
        據悉在去年,該合作團隊提出的《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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