融合注意力机制的金属缺陷图像分割方法

赵鹤; 杨晓洪; 杨奇; 尹丽琼

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由于金属表面缺陷图像的特性,有效精确分割是图像处理任务中的一大挑战。为了获得缺陷的类型、大小及位置信息,本文提出一种融合注意力机制的金属缺陷图像分割网络。该网络分为两条路径,语义信息路径主要由残差块构成的卷积网络获得特征图,采样过程中分步融合注意力机制以增强特征与背景对比度。旁路路径设计注意力机制模块获得位置信息的权重图,后将同尺寸的特征图与权重图融合,通过空间金字塔结合多尺度特征。实验结果表明,运用该算法可以提高金属表面缺陷图像的分割精度。

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来源
《光电子．激光》 |2021年第4期|403-408|共6页
作者
赵鹤; 杨晓洪; 杨奇; 尹丽琼;
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作者单位

昆明理工大学信息工程与自动化学院;

云南昆明650500;

武钢集团昆明钢铁股份有限公司安宁公司;

云南昆明650302;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
语义分割; 膨胀卷积; 注意力机制; 特征融合;

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