自注意力与域适应对抗模板重建方法

摘要：

该文提出一种基于卷积神经网络的模板重建方法,采用残差学习方式逐级精细化得到重建结果,通过产品图像与模板的比对完成对工业品的外观质量检测.在模板重建过程中,结合自注意力机制的关联度检索与编码融合方式,在保持细节还原效果的同时大幅减少了计算量;并提出域适应对抗学习方法,避免重建过程对缺陷信息的还原,显著控制了检测漏报率.实验结果表明了该方法的有效性与较强适应能力.

关键词：卷积神经网络、模板重建、缺陷检测、自注意力、域适应对抗学习

所属期刊栏目：4

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川省科技计划资助项目2019YFG0189

在线出版日期：2020-12-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1-6