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申请/专利权人：深圳须弥云图空间科技有限公司

摘要：本公开涉及图像检测技术领域，提供了一种金属裂纹检测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：将待检图片输入预设的特征提取网络，经特征提取网络的卷积层处理后，输出特征图；使用特征提取网络的检测层对特征图进行再次特征提取和分析，得到金属裂纹检测结果，金属裂纹检测结果包括第一、第二、第三和第四特征图；其中，第一特征图用于表征是否存在目标物体，第二特征图用于表征目标物体的中心点相较于第一特征图的特征点的偏移量，第三特征图用于表征目标物体对应的目标框的宽高，第四特征图用于表征目标框的倾斜角度。本公开能够很好地提高金属裂纹的识别准确度，且该方法还能够降低模型优化训练的难度，有利于降低训练成本。

主权项：1.一种金属裂纹检测方法，其特征在于，包括：获取待检图片，将所述待检图片输入预设的特征提取网络，经所述特征提取网络的卷积层处理后，输出特征图；使用所述特征提取网络的检测层对所述特征图进行再次特征提取和分析，得到金属裂纹检测结果，所述金属裂纹检测结果包括第一特征图、第二特征图、第三特征图和第四特征图；其中，所述第一特征图用于表征是否存在目标物体，所述第二特征图用于表征所述目标物体的中心点相较于所述第一特征图的特征点的偏移量，所述第三特征图用于表征所述目标物体对应的目标框的宽高，所述第四特征图用于表征所述目标框的倾斜角度；将所述待检图片输入预设的特征提取网络，经所述特征提取网络的卷积层处理后，输出特征图，包括：将所述待检图片输入第一卷积模块，输出第一图像特征；将所述第一图像特征输入第二卷积模块，输出第一卷积提取特征；将所述第一卷积提取特征输入第三卷积模块，输出第二卷积提取特征；将所述第一卷积提取特征输入第一细节特征提取模块，输出第一细节提取特征；将所述第二卷积提取特征和所述第一细节提取特征相加，得到第二图像特征；将所述第二图像特征输入第四卷积模块，输出第三卷积提取特征；将所述第二图像特征输入第二细节特征提取模块，输出第二细节提取特征；将所述第三卷积提取特征和所述第二细节提取特征相加，得到第三图像特征；将所述第三图像特征输入第五卷积模块，输出第四卷积提取特征；将所述第三图像特征输入第三细节特征提取模块，输出第三细节提取特征；将所述第四卷积提取特征和第三细节提取特征相加，得到第四图像特征；将所述第四图像特征输入第一反卷积模块，输出第一反卷积特征；将所述第一反卷积特征输入第二反卷积模块，输出第二反卷积特征；将所述第二反卷积特征输入第三反卷积模块，输出特征图；使用所述特征提取网络的检测层对所述特征图进行再次特征提取和分析，得到金属裂纹检测结果，包括：将所述特征图输入第一检测分支，输出第一特征图；将所述特征图输入第二检测分支，输出第二特征图；将所述特征图输入第三检测分支，输出第三特征图；将所述特征图输入第四检测分支，输出第四特征图；将所述第一卷积提取特征输入第一细节特征提取模块，输出第一细节提取特征，包括：对所述第一图像特征进行空洞卷积和下采样处理，得到空洞卷积特征；对所述空洞卷积特征进行1*1卷积处理，得到第一细节提取特征。

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