近日，學(xué)院王天雷副教授團(tuán)隊(duì)的碩士研究生李澤亮在國(guó)際著名期刊《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》發(fā)表題為《Few-Shot Steel Surface Defect Recognition via Self-Supervised Teacher-Student Model with Min-Max Instances Similarity》（《基于最小化最大實(shí)例相似性的自監(jiān)督師生模型識(shí)別小樣本鋼材表面缺陷》）的科研論文。

該論文發(fā)表在TIM期刊。五邑大學(xué)為第一單位，合作院校有米蘭大學(xué)。作者分別為王天雷副教授（第一作者、通訊作者）、碩士研究生李澤亮（第二作者）、徐穎副教授（通訊作者）、陳家聰、以及米蘭大學(xué)的三位教授Angelo Genovese、Vincenzo Piuri、Fabio Scotti。IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement（TIM）是工業(yè)領(lǐng)域、儀器儀表領(lǐng)域國(guó)際頂級(jí)期刊，重點(diǎn)收錄應(yīng)用于工業(yè)、儀器、測(cè)量和傳感科學(xué)與工程理論、概念和技術(shù)，以及信息的處理、解釋和傳播等創(chuàng)新研究成果，影響因子為5.6。

鋼表面缺陷（SSD）識(shí)別對(duì)于保證工業(yè)金屬產(chǎn)品的質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效益起著至關(guān)重要的作用。目前，基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法在相關(guān)文件中取得了良好的性能。然而，這些方法通常依賴(lài)于大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和標(biāo)簽信息的可用性。對(duì)于SSD識(shí)別，SSD數(shù)據(jù)往往不足，標(biāo)簽稀缺，使得訓(xùn)練監(jiān)督深度模型變得困難。該論文提出了一種基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)（Self-SCL）的小樣本SSD識(shí)別方法，該方法可以在訓(xùn)練前階段有效地學(xué)習(xí)未標(biāo)記數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)表示，并在微調(diào)階段從少數(shù)標(biāo)記樣本中學(xué)習(xí)類(lèi)別。在該方法中，文章提出了一個(gè)具有最小化最大實(shí)例相似度（MMIS）正則化的信息導(dǎo)向的教師-學(xué)生（TS）預(yù)訓(xùn)練模型。在訓(xùn)練前階段，文章利用多視圖機(jī)制構(gòu)建了一個(gè)具有多視圖信息的教師編碼器（TE），并利用TE所產(chǎn)生的豐富信息引導(dǎo)學(xué)生編碼器（SE）進(jìn)行數(shù)據(jù)表征的學(xué)習(xí)。特別地，文章引入了MMIS來(lái)解決SSD數(shù)據(jù)中類(lèi)內(nèi)距離和類(lèi)間距離之間的模糊性問(wèn)題。

圖注1: 文章所提出的TSMMIS自監(jiān)督框圖

圖注2: 對(duì)不同區(qū)域、不同尺寸的缺陷進(jìn)行感興趣區(qū)域可視化

文章利用多視圖機(jī)制，在有限的未標(biāo)記SSD數(shù)據(jù)中增加實(shí)例級(jí)信息，并構(gòu)建TS模塊，以Self-SCL的方式學(xué)習(xí)這些信息，以獲得穩(wěn)健的數(shù)據(jù)表示能力。同時(shí)，文章為了更好地處理SSD數(shù)據(jù)中類(lèi)內(nèi)和類(lèi)間的距離模糊性問(wèn)題，提出了MMIS，它鼓勵(lì)增強(qiáng)實(shí)例之間的差異，縮小模型的決策邊界。最終，文章所提出方法在四個(gè)SSD數(shù)據(jù)集上與多種最先進(jìn)的算法進(jìn)行了比較，并取得了最優(yōu)的表現(xiàn)。

主要作者介紹：

王天雷副教授，本科畢業(yè)于北京郵電大學(xué)信號(hào)處理專(zhuān)業(yè)，碩士畢業(yè)于華南理工大學(xué)電信信號(hào)處理專(zhuān)業(yè)，博士畢業(yè)于北京交通大學(xué)安全工程專(zhuān)業(yè)。他的研究方向是智能系統(tǒng)、控制理論和模式識(shí)別。

李澤亮，2021年畢業(yè)于五邑大學(xué)，獲工學(xué)學(xué)士學(xué)位。五邑大學(xué)2021級(jí)碩士研究生。主要研究方向?yàn)閳D像分類(lèi)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)。

徐穎副教授，博士畢業(yè)于華南理工大學(xué)控制理論與控制工程專(zhuān)業(yè)，目前是五邑大學(xué)電子與信息工程學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師。研究方向?yàn)樾畔⑻幚砑夹g(shù)、模式識(shí)別與智能控制。