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基于判别式增强的蒸馏学习自监督缺陷检测
1
作者
冯志远
陈莹
《系统仿真学报》
北大核心
2025年第6期1499-1511,共13页
针对异常缺陷数据稀缺、类型未知,以及传统知识蒸馏缺陷检测方法缺乏对异常表示多样性的问题,提出一种基于判别式增强的自监督蒸馏学习方法。提出一种基于注意力的多尺度融合模块,通过放大学生网络和教师网络多尺度的特征差异来提高对...
针对异常缺陷数据稀缺、类型未知,以及传统知识蒸馏缺陷检测方法缺乏对异常表示多样性的问题,提出一种基于判别式增强的自监督蒸馏学习方法。提出一种基于注意力的多尺度融合模块,通过放大学生网络和教师网络多尺度的特征差异来提高对异常表示的能力;设计一种由特征重加权模块和解码器组成的判别网络,通过进一步强调教师网络中的异常特征来生成更加精准的异常分数图,从而提高缺陷检测分割精度。结果表明:该方法超过了现有的知识蒸馏缺陷检测方法,验证了方法的有效性与优越性。
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关键词
缺陷检测
知识蒸馏
基于注意力的多尺度融合
模块
特征重加权模块
判别网络
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题名
基于判别式增强的蒸馏学习自监督缺陷检测
1
作者
冯志远
陈莹
机构
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
出处
《系统仿真学报》
北大核心
2025年第6期1499-1511,共13页
基金
国家自然科学基金(62173160)。
文摘
针对异常缺陷数据稀缺、类型未知,以及传统知识蒸馏缺陷检测方法缺乏对异常表示多样性的问题,提出一种基于判别式增强的自监督蒸馏学习方法。提出一种基于注意力的多尺度融合模块,通过放大学生网络和教师网络多尺度的特征差异来提高对异常表示的能力;设计一种由特征重加权模块和解码器组成的判别网络,通过进一步强调教师网络中的异常特征来生成更加精准的异常分数图,从而提高缺陷检测分割精度。结果表明:该方法超过了现有的知识蒸馏缺陷检测方法,验证了方法的有效性与优越性。
关键词
缺陷检测
知识蒸馏
基于注意力的多尺度融合
模块
特征重加权模块
判别网络
Keywords
defect detection
knowledge distillation
attention-based multi-scale fusion module
feature reweighting module
discriminative network
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于判别式增强的蒸馏学习自监督缺陷检测
冯志远
陈莹
《系统仿真学报》
北大核心
2025
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