RefDiffNet: 탐지 전 미세한 PCB 결함을 드러내는 학습 방법

요약

RefDiffNet은 결함이 없는 참조 이미지를 활용하여 PCB의 미세한 결함을 강조하는 경량화된 입력 강화 모듈입니다. 기존 딥러닝 방식이 참조 이미지를 무시하던 한계를 극복하여, 다양한 탐지기 모델의 성능을 최소한의 연산 비용으로 크게 향상시킵니다.

핵심 포인트

• 결함 없는 참조 이미지를 활용한 구조적 변화 포착
• 다양한 탐지기(YOLO, RT-DETR 등)에 적용 가능한 플러그 앤 플레이 방식
• 매우 낮은 파라미터 추가량으로 mAP50:95 기준 최대 18% 성능 향상
• 경량 인코더를 통한 효율적인 결함 영역 강조