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双端输入型嵌套融合多尺度信息的织物瑕疵检测
被引量：
3
1
作者
曲皓
狄岚
+1 位作者
梁久祯
刘昊
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期398-412,共15页
针对织物瑕疵检测中复杂纹理区域误判和边缘检测模糊问题,提出一种双端输入型网络架构WNet,使用两个骨干分支分别提取多尺度局部和全局特征,依靠自注意力机制的全局建模能力,在卷积深层网络中补充全局信息,减少深层网络中纹理特征的冗余...
针对织物瑕疵检测中复杂纹理区域误判和边缘检测模糊问题,提出一种双端输入型网络架构WNet,使用两个骨干分支分别提取多尺度局部和全局特征,依靠自注意力机制的全局建模能力,在卷积深层网络中补充全局信息,减少深层网络中纹理特征的冗余.为了减少深层网络中局部细节信息的丢失,提出一种轻量级双分支池化金字塔,将浅层多尺度细节特征引入深层模块.搭建多尺度嵌套双分支模块,将各级尺度下不同感受野的特征信息进行融合,该模块更加关注瑕疵特征,可以生成较精确的预测图.实验证明,提出的方法在ZJU-Leaper的四个数据集上的综合评价指标较优,尤其是fmeasure、阳性预测率和阴性预测率较高.
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关键词
织物瑕疵检测
WNet
自注意力机制
双分支池化金字塔
多尺度嵌套
双
分支
模块
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职称材料
题名
双端输入型嵌套融合多尺度信息的织物瑕疵检测
被引量：
3
1
作者
曲皓
狄岚
梁久祯
刘昊
机构
江南大学人工智能与计算机学院
常州大学计算机与人工智能学院
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期398-412,共15页
基金
江苏省石油化工过程关键设备数字孪生技术工程研究中心开放课题(DT2020720)。
文摘
针对织物瑕疵检测中复杂纹理区域误判和边缘检测模糊问题,提出一种双端输入型网络架构WNet,使用两个骨干分支分别提取多尺度局部和全局特征,依靠自注意力机制的全局建模能力,在卷积深层网络中补充全局信息,减少深层网络中纹理特征的冗余.为了减少深层网络中局部细节信息的丢失,提出一种轻量级双分支池化金字塔,将浅层多尺度细节特征引入深层模块.搭建多尺度嵌套双分支模块,将各级尺度下不同感受野的特征信息进行融合,该模块更加关注瑕疵特征,可以生成较精确的预测图.实验证明,提出的方法在ZJU-Leaper的四个数据集上的综合评价指标较优,尤其是fmeasure、阳性预测率和阴性预测率较高.
关键词
织物瑕疵检测
WNet
自注意力机制
双分支池化金字塔
多尺度嵌套
双
分支
模块
Keywords
fabric defect detection
WNet
self-attention
dual-branch pooling pyramid
multi-scale dual-branch nested module
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
双端输入型嵌套融合多尺度信息的织物瑕疵检测
曲皓
狄岚
梁久祯
刘昊
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
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