核心概念
메모리 증강 상태 공간 모델인 MemoryMamba는 제한적이거나 불균형적인 결함 데이터 환경에서도 효과적으로 결함을 인식할 수 있다.
要約
이 논문은 제조 현장에서의 정밀하고 복잡한 결함 탐지 요구사항을 해결하기 위해 MemoryMamba라는 새로운 메모리 증강 상태 공간 모델을 제안한다.
MemoryMamba는 상태 공간 모델과 메모리 증강 메커니즘을 결합하여, 결함 관련 정보를 효과적으로 유지하고 활용할 수 있다. 이를 통해 결함의 복잡한 특성과 의존성을 포착할 수 있다.
실험 결과, MemoryMamba는 다양한 결함 유형과 복잡도를 가진 4개의 산업용 데이터셋에서 기존 모델들을 일관되게 능가하는 성능을 보였다. 이는 MemoryMamba가 다양한 결함 인식 시나리오에 적응할 수 있음을 보여준다.
統計
제조 현장에서 정밀하고 복잡한 결함 탐지에 대한 요구가 증가하고 있다.
기존 비전 모델들은 제한적이거나 불균형적인 결함 데이터 환경에서 어려움을 겪는다.
MemoryMamba는 상태 공간 모델과 메모리 증강 메커니즘을 결합하여 결함 관련 정보를 효과적으로 활용할 수 있다.
MemoryMamba는 4개의 산업용 데이터셋에서 기존 모델들을 능가하는 성능을 보였다.
引用
"MemoryMamba는 상태 공간 기술과 메모리 증강 메커니즘을 결합하여 결함의 복잡한 특성과 의존성을 효과적으로 포착할 수 있다."
"실험 결과, MemoryMamba는 다양한 결함 유형과 복잡도를 가진 데이터셋에서 일관되게 우수한 성능을 보였다."