论文阅读笔记《A new graph-based semi-supervised method for surface defect classification》

核心思想   本文提出一种基于图神经网络的半监督表面缺陷分类方法（MMGCN），缺陷分类问题由于缺少大规模带有标签的数据集，因此有监督学习方法不容易训练，半监督或无监督的方式更适用于这一任务。另一方面由于类间相似性和类内差异性导致的较差类分离（poor class separation）问题，使得分类任务变得更加困难，而图神经网络（GCN）能够很好的表征类别之间的关系和类内样本之间的关系，能够改善

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