論文閱讀筆記《A new graph-based semi-supervised method for surface defect classification》

核心思想   本文提出一種基於圖神經網絡的半監督表面缺陷分類方法（MMGCN），缺陷分類問題由於缺少大規模帶有標籤的數據集，因此有監督學習方法不容易訓練，半監督或無監督的方式更適用於這一任務。另一方面由於類間相似性和類內差異性導致的較差類分離（poor class separation）問題，使得分類任務變得更加困難，而圖神經網絡（GCN）能夠很好的表徵類別之間的關係和類內樣本之間的關係，能夠改善

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