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官方账号arXiv cs.AI@Paul Julius Kühn, Saptarshi Neil Sinha, Tiago Kleist, Richard Hoffmann, Arjan kuijper, Michael Weinmann
推荐理由：这篇论文用BlenderProc生成合成划痕数据，微调策略比纯真实数据训练效果更好，适合做工业质检的场景。
BlenderProc
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7月30日
10:52
该论文提出基于BlenderProc的程序化渲染管道ScratchSim，可生成大规模带COCO格式标注的合成划痕数据。通过在两个不同材质物体上评估YOLOX、YOLO26和LW-DETR三种轻量级检测器，对比了纯合成、纯真实、混合及从合成权重微调四种策略。实验表明，从合成权重微调始终优于仅用真实数据训练，混合训练可在真实数据稀缺时有效恢复性能。该方法无需大量人工标注真实数据即可实现可扩展的缺陷检测，适用于工业质检边缘设备。