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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明提出一种引入RBU的轻量化皮革表面缺陷显著目标检测方法，获取皮革表面图像，对其进行预处理；利用模型RBU2Net对预处理后的图像进行目标检测。本发明提出残差瓶颈U型块作为特征提取单元，融合了深度可分离卷积和通道注意力的性能优势，在一定程度上解决了工业生产线上的自动化皮革缺陷检测存在计算设备受限的困境。通过在模型中引入临近特征增强模块，强化模型对于多尺度特征的融合能力，优化目前在皮革检测领域无法准确刻画缺陷形状的情况。另外，还引入像素混合采样提高了特征信息利用率，增强模型的空间感知能力，使其在检测具有种类繁多、缺陷形状无规则、尺度变化范围大等皮革表面缺陷时，提升皮革检测的精确度。
主权项：1.引入RBU的轻量化皮革表面缺陷显著目标检测方法，所述方法包括如下步骤：步骤1、获取皮革表面图像，对其进行预处理；步骤2、利用轻量化皮革表面缺陷显著目标检测模型RBU2Net对预处理后的图像进行目标检测；其特征在于，所述轻量化皮革表面缺陷显著目标检测模型RBU2Net包括编码器、解码器、显著图像融合模块；所述编码器包括N层编码层，相邻编码层间经过像素混合下采样后连接；第i层编码层包括第一残差瓶颈U型块、第一通道相加模块，i∈[1,N-1]；所述第一残差瓶颈U型块包括3×3的卷积层、第一瓶颈块、N+1-i个串联的瓶颈下采样块、第一通道注意力块、第二瓶颈块、N+1-i个串联的瓶颈上采样块；第N编码层包括第二残差瓶颈U型块、第二通道相加模块；所述第二残差瓶颈U型块包括3×3的卷积层、第三瓶颈块、第一空洞卷积块、第二空洞卷积块、第二通道注意力块、第三空洞卷积块、第四空洞卷积块、第四瓶颈块；第一空洞卷积块、第二空洞卷积块的尺寸不同，第三空洞卷积块、第四空洞卷积块的尺寸不同；所述解码器包括N+1层解码层，相邻解码层间经过像素混合上采样后连接；前N层解码层与同层的编码层结构相同，第N+1层解码层与第N解码层结构相同。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种引入RBU的轻量化皮革表面缺陷显著目标检测方法
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