[发明专利]一种自监督下基于图像分割的表面缺陷异常定位和检测方法在审
| 申请号： | 202310362948.0 | 申请日： | 2023-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN116385404A | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 杨绿溪;魏雯;张亚中;许诺;徐琴珍;俞菲 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/045;G06N3/084;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/0895 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 秦秋星 |
| 地址： | 211189 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像异常定位领域，解决了先验知识少、样本数量与类型少、缺乏监督信息、无法实现高质量像素级异常精定位的问题，尤其涉及一种自监督下基于图像分割的表面缺陷异常定位与检测方法，基于轻量级的图像分割子网络，在多类样本参与的情况下，使用数据增广网络提供的自监督信息，以及添加通道注意力机制的重建子网络所提供的辅助异常分割的必要信息，完成了具有表面缺陷异常样本像素级的异常精定位，并基于分割网络输出的异常特征层，通过聚合局部响应信息等处理，得到了样本对应的实例级异常评分，同时实现了实例级的异常检测任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 监督 基于 图像 分割 表面 缺陷 异常 定位 检测 方法 | ||
【主权项】：
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