双注意力驱动的微小缺陷识别方法研究

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘 要： 针对深度卷积提取过程中微小缺陷特征消失问题，该文提出融合双注意力机制和跃进残差结构的微小缺陷识别深度卷积网络模型，该模型在训练过程中分别在通道维度和空间维度将权重更多地偏向目标特征，更多地关注到微小缺陷特征，抑制冗余缺陷特征；同时为了进一步缓解深度卷积中微小缺陷特征消失的问题，设计跃进残差结构通过少量的支路连接将微小缺陷特征传递到深层网络，既减少微小缺陷特征漏检，同时提高支路卷积计算速度。（剩余1120字）

试读结束

目录
monitor