MDGAN2 MDGAN : Mask guided Generation Method for Industrial Defect Images with Non-uniform Structures 코드 구현 및 리뷰 논문 : https://www.mdpi.com/2075-1702/10/12/1239 구현 코드 : https://github.com/hits-gold/MDGAN-pytorch/tree/main?tab=readme-ov-file 구현하게 된 배경 인턴으로 근무하던 당시 팀에서 반도체 불량 검출 과제를 하고 있었고, 이 후에도 같은 task를 다수 맡을 예정이었다.이에 '제조업계에서 사용되는 불량 검출 과제'에 선제적 대응을 할 요인을 찾아 대비하는 차원에서 1인 프로젝트를 시작하게 되었다. 선행연구조사를 통해 결함 이미지에 대한 classification이나 segmentation과 같은 task를 진행할 때 일반적으로 결함 이미지가 적어 데이터 불균형이 있다는 것을 알게 되었다. (불량률을 줄이기 위해 .. 2024. 1. 24. [논문리뷰] Mask guided Generation Method for Industrial Defect Images with Non-uniform Structures - MDGAN 코드구현 : https://github.com/hits-gold/MDGAN-pytorch 1. Contributions 결함이미지 생성에서 paired trainig input이 부족한 문제를 해결하는 pseudo-normal backgounds를 구성하고, CyclaGAN의 의존성을 피했다. MDGAN을 제안하고, 이것은 normal backgrounds, defect shape, defcet texture를 독립적으로 컨트롤한다. BRM(Background replacement module)는 normal background를 보존하고 binary annotation을 받아들인다. DDM(double discrimination module) 결함 영역과 전체 이미지에 동시에 집중하여 생성 이미지의 퀄.. 2023. 4. 12. 이전 1 다음
