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基于U型残差编解码网络的带钢缺陷检测算法
被引量:
1
1
作者
郭华平
毛海涛
+3 位作者
詹尚桂
孙艳歌
李萌
张莉
《信阳师范学院学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2023年第3期484-489,共6页
工业生产中带钢表面缺陷具有缺陷类型多变、背景杂乱和对比度低等特点,现有的缺陷检测方法无法检测出完整的缺陷对象。针对上述问题,提出一种基于U型残差编解码网络的带钢缺陷检测算法。在编码阶段,算法利用全卷积神经网络提取丰富的多...
工业生产中带钢表面缺陷具有缺陷类型多变、背景杂乱和对比度低等特点,现有的缺陷检测方法无法检测出完整的缺陷对象。针对上述问题,提出一种基于U型残差编解码网络的带钢缺陷检测算法。在编码阶段,算法利用全卷积神经网络提取丰富的多尺度缺陷特征,并结合注意力机制加速模型收敛。在解码阶段,使用所提出的U型残差解码网络恢复编码阶段编码的显著性信息。此外,设计了一个残差细化网络,用以进一步优化粗糙的显著图。实验结果表明,所提出的算法具有较强的鲁棒性。
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关键词
编解码
缺陷检测
显著目标检测
残差细化结构
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职称材料
题名
基于U型残差编解码网络的带钢缺陷检测算法
被引量:
1
1
作者
郭华平
毛海涛
詹尚桂
孙艳歌
李萌
张莉
机构
信阳师范大学计算机与信息技术学院
出处
《信阳师范学院学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2023年第3期484-489,共6页
基金
国家自然科学基金项目(62062004,31900710)
河南省自然科学基金青年项目(222300420274,222300420275)
+1 种基金
河南省高等学校重点科研项目应用研究计划(22A520008)
信阳师范学院研究生科研创新基金(2021KYJJ10)。
文摘
工业生产中带钢表面缺陷具有缺陷类型多变、背景杂乱和对比度低等特点,现有的缺陷检测方法无法检测出完整的缺陷对象。针对上述问题,提出一种基于U型残差编解码网络的带钢缺陷检测算法。在编码阶段,算法利用全卷积神经网络提取丰富的多尺度缺陷特征,并结合注意力机制加速模型收敛。在解码阶段,使用所提出的U型残差解码网络恢复编码阶段编码的显著性信息。此外,设计了一个残差细化网络,用以进一步优化粗糙的显著图。实验结果表明,所提出的算法具有较强的鲁棒性。
关键词
编解码
缺陷检测
显著目标检测
残差细化结构
Keywords
codec network
defect detection
salient object detection
residuals refine the structure
分类号
X513 [环境科学与工程—环境工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于U型残差编解码网络的带钢缺陷检测算法
郭华平
毛海涛
詹尚桂
孙艳歌
李萌
张莉
《信阳师范学院学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2023
1
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职称材料
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