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基于协同注意力的小样本的手机屏幕缺陷分割
被引量:
4
1
作者
许国良
毛骄
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第4期1476-1483,共8页
在手机屏幕工业化生产过程中,缺陷检测的好坏直接影响手机屏幕的合格率。少量的缺陷样本不足以完成数据驱动的分割网络的训练,因此如何利用少量的缺陷图像完成缺陷分割成为关键问题。该文针对此问题提出一种基于协同注意力的小样本手机...
在手机屏幕工业化生产过程中,缺陷检测的好坏直接影响手机屏幕的合格率。少量的缺陷样本不足以完成数据驱动的分割网络的训练,因此如何利用少量的缺陷图像完成缺陷分割成为关键问题。该文针对此问题提出一种基于协同注意力的小样本手机屏幕缺陷分割网络(Co-ASNet)。该网络使用交叉注意力块在特征提取时获取更加丰富的上下文缺陷特征信息,同时引入了协同注意力的方式来加强支持图像与查询图像相同缺陷目标之间的特征信息交互,增强缺陷特征表示,另外,使用了改进的联合损失函数来完成网络的训练。该文采用手机屏幕缺陷数据集进行实验,实验结果表明,Co-ASNet能够使用少量的缺陷样本完成良好的缺陷分割效果。
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关键词
手机屏幕缺陷
小样本分割
协同注意力
交叉注意力
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职称材料
题名
基于协同注意力的小样本的手机屏幕缺陷分割
被引量:
4
1
作者
许国良
毛骄
机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
重庆邮电大学电子信息与网络工程研究院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第4期1476-1483,共8页
基金
重庆市技术创新与应用示范(产业类重点研发)项目(cstc2018jszx-cyzdX0124)。
文摘
在手机屏幕工业化生产过程中,缺陷检测的好坏直接影响手机屏幕的合格率。少量的缺陷样本不足以完成数据驱动的分割网络的训练,因此如何利用少量的缺陷图像完成缺陷分割成为关键问题。该文针对此问题提出一种基于协同注意力的小样本手机屏幕缺陷分割网络(Co-ASNet)。该网络使用交叉注意力块在特征提取时获取更加丰富的上下文缺陷特征信息,同时引入了协同注意力的方式来加强支持图像与查询图像相同缺陷目标之间的特征信息交互,增强缺陷特征表示,另外,使用了改进的联合损失函数来完成网络的训练。该文采用手机屏幕缺陷数据集进行实验,实验结果表明,Co-ASNet能够使用少量的缺陷样本完成良好的缺陷分割效果。
关键词
手机屏幕缺陷
小样本分割
协同注意力
交叉注意力
Keywords
Mobile phone screen defects
Few-shot segmentation
Co-attention
Criss-cross attention
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.4 [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
基于协同注意力的小样本的手机屏幕缺陷分割
许国良
毛骄
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
4
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