预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10

亲,该文档总共17页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

本发明公开了一种基于AI深度学习算法的表面缺陷检测方法,包括如下步骤:建立基础卷积神经分类网络,并插入Coordinate注意力机制模块,然后在大型数据集图像网上进行预训练获得预训练权重,保存权重;将待检测图片输入建立的卷积神经网络,获得多个特征图与注意力图;由得到的注意力图指导进行数据增强;将获取到的注意力图与特征图进行双线性注意力叠加的全局平均池化,以得到特征向量,而后拼接成为特征矩阵;构建网络的损失函数,设置网络的超参数并采用带有弱标签的数据集以进行训练。本发明通过替代的弱注释来减少人类在图像标记方面的人工成本,模型更准确地定位到并识别目标区域,并且其对于计算的开销较小。