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公开(公告)号：CN118822998A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410961153.6
申请日：2024-07-17
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公布了一种基于多尺度特征融合的洗衣机缺陷检测方法，包括：在获得待分类图像后，对待分类图像进行图像处理及裁剪，得到适应网络输入的图像；将输入图像输入卷积神经网络，并删除输出层，以此得到输入图像的局部特征图；将输入图像输入Vision Transformer网络，并删除输出层，以此得到输入图像的全局特征图；将待分类图像的局部特征图与全局特征图通过多尺度特征融合网络进行特征融合得到强化特征；将强化特征用以训练分类网络，并通过动态调整学习率加快训练过程的收敛速度。该方法通过将输入图像局部特征与全局特征通过多尺度特征融合模块相融合，提高了缺陷图像检测的准确性；通过动态调整学习率提高网络训练速度。
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