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摘要：本发明涉及缺陷检测技术领域，公开了一种基于尺度自适应注意力网络的金属零件缺陷检测方法，包括获取金属零件图像；构建金属零件缺陷检测模型；所述金属零件缺陷检测模型包括编码器和解码器；利用编码器对金属零件图像提取多尺度特征图，并基于交互式空间位置注意力生成多尺度特征位置融合特征图；利用解码器重建多尺度特征位置融合特征图的空间分辨率，同时通过跳跃连接融合来自编码器不同层级的特征信息，输出金属零件缺陷检测结果。本发明明显提高了金属零件表面微小缺陷的检测性能。
主权项：1.一种基于尺度自适应注意力网络的金属零件缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取金属零件图像；构建金属零件缺陷检测模型；所述金属零件缺陷检测模型包括编码器和解码器；利用编码器对金属零件图像提取多尺度特征图，并基于交互式空间位置注意力生成多尺度特征位置融合特征图；利用解码器重建多尺度特征位置融合特征图的空间分辨率，同时通过跳跃连接融合来自编码器不同层级的特征信息，输出金属零件缺陷检测结果。
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百度查询： 清远职业技术学院 基于尺度自适应注意力网络的金属零件缺陷检测方法
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