Region- and Strength-Controllable GAN for Defect Generation and Segmentation in Industrial Images

人工智能 交叉口(航空) 分割 计算机科学 特征(语言学) 图像分割 模式识别(心理学) 特征提取 计算机视觉 特征向量 材料科学 工程类 语言学 哲学 航空航天工程
作者
Shuanlong Niu,Bin Li,Xinggang Wang,Yaru Peng
出处
期刊:IEEE Transactions on Industrial Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:18 (7): 4531-4541 被引量:58
标识
DOI:10.1109/tii.2021.3127188
摘要

Deep learning for computer vision has achieved remarkable results based on massive, diverse, and well-annotated training sets. However, it is difficult to collect defect datasets that cover all possible features, especially for small, weak defects. Therefore, in this article, a defect image generation method with controllable defect regions and strength is proposed. Regarded as image inpainting that uses a generative adversarial network, generated defect regions are controlled by using defect masks. Moreover, the defect direction vector is constructed in the latent variable space based on the feature continuity between defects and nondefects to control the defect strength, which enables a one-to-many correspondence between defect masks and images. Moreover, a defect attention loss is also designed to force the generation model to focus on the defect regions. Experimentally, our method yields generated images of better quality and diversity and thus significantly improves defect segmentation performance (an intersection over union of 63.20% and 61.86% on the Kolektor surface-defect and the metal hook defect datasets, respectively), especially for small, weak defects.
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