基于注意力机制融合U-Net的工业零件缺陷图像分割

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘要：传统U-Net模型在处理缺陷区域较小或背景噪声较多的工业图像时，存在准确度和边缘识别能力不足的问题。因此，文章在U-Net的编码器-解码器结构中引入了注意力门机制的两阶段加权，以提升对缺陷区域的关注度，进而提高分割精度。实验对比了文章方法与传统U-Net模型。结果表明，文章方法在像素准确率和平均交并比方面均优于传统方法，验证了该方法在复杂工业图像分割中的有效性与优势。（剩余5162字）

试读结束

目录
monitor