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專利類型：

發(fā)明公開(kāi)

申請(qǐng)(專利)號(hào)：

CN202411184170.X

申請(qǐng)日：

2024-08-27

申請(qǐng)公布號(hào)：

CN119180785A

申請(qǐng)公布日：

2024-12-24

申請(qǐng)人：

淮陰工學(xué)院

地址：

223005 江蘇省淮安市經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)枚乘東路1號(hào)

發(fā)明人：

王媛媛; 尹彤彤; 陳秀川; 劉乙麟; 張澳; 丁政; 朱葉萌; 張海燕; 楊丹

專輯：

信息科技

專題：

計(jì)算機(jī)軟件及計(jì)算機(jī)應(yīng)用

主分類號(hào)：

G06T7/00

分類號(hào)：

G06T7/00;G06V10/44;G06V10/52;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/045

國(guó)省代碼：

32

頁(yè)數(shù)：

18

代理機(jī)構(gòu)：

淮安市科文知識(shí)產(chǎn)權(quán)事務(wù)所

代理人：

李鋒

主權(quán)項(xiàng)：

1.一種基于SBA跨尺度特征融合的鋼鐵缺陷檢測(cè)方法,其特征在于,所述方法包括如下步驟：S1：構(gòu)建鋼鐵缺陷數(shù)據(jù)集并對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理：S2：以原始模型RT-DETR-R34為基準(zhǔn),改進(jìn)并獲取新鋼鐵缺陷檢測(cè)模型；S2.1：以一層Transformer的Encoder構(gòu)建RT-DETR-R34,替換backbone為starnet,利用星運(yùn)算實(shí)現(xiàn)高維和非線性特征空間的映射；S2.2：構(gòu)建新頸部結(jié)構(gòu)SCCFM,將原始模型CCFM頸部結(jié)構(gòu)Fusion模塊替換為SBA模塊,增加一條融合分支,3個(gè)SBA模塊共進(jìn)行四次特征融合,每個(gè)SBA模塊后面額外加入一個(gè)RepC3模塊,學(xué)習(xí)更豐富圖像特征；S2.3：選擇inner loss替換原有邊界框回歸損失函數(shù)；S3：設(shè)置設(shè)置訓(xùn)練超參數(shù),使用S2中的訓(xùn)練集對(duì)改進(jìn)后的新鋼鐵缺陷檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練并設(shè)置驗(yàn)證參數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證；S4：將驗(yàn)證后的模型部署到可視化界面實(shí)現(xiàn)鋼鐵缺陷的實(shí)時(shí)檢測(cè)。

摘要：

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于SBA跨尺度特征融合的鋼鐵缺陷檢測(cè)方法,首先構(gòu)建RT-DERT-R34網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)采用了一層Transformer的Encoder,來(lái)處理主干網(wǎng)絡(luò)輸出的特征。其次,本發(fā)明在提取特征階段,將骨干網(wǎng)絡(luò)替換為StarNet,通過(guò)星運(yùn)算在保持計(jì)算復(fù)雜度較低的同時(shí),實(shí)現(xiàn)了高維特征空間的映射,無(wú)需復(fù)雜的特征融合和多分支設(shè)計(jì)就能實(shí)現(xiàn)更豐富的特征表示；然后,為了更好的捕捉多尺度特征,提升高維和低維特征的融合效果,我們?cè)O(shè)計(jì)了一種結(jié)合SBA(Selective Boundary Aggregation)的CCFM頸部結(jié)構(gòu)并命名為SCFFM(SBA-based Cross-scale Feature Fusion Module)；最后,選擇inner loss作為邊界框回歸損失函數(shù)。與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明進(jìn)一步提高了對(duì)鋼鐵缺陷檢測(cè)精度,同時(shí)端到端檢測(cè)方式易于部署,避免了NMS帶來(lái)的延遲。