融合滑动注意力机制的钢带缺陷检测算法Steel Strip Defect Detection Algorithm Integrating Sliding Attention Mechanism
赵文晶
摘要(Abstract)：
针对工业钢带表面缺陷检测存在的小目标识别率差、检测精度低等问题，提出一种融合滑动注意力机制的钢带缺陷检测算法。首先，构建融合滑动注意力主干网络，建模局部自注意力机制全局上下文；其次，提出基于内容重组的上采样算子，通过模型感受野的提升捕获目标周围特征信息；最后，通过可自适应学习的参数引导特征融合模块，抑制模型在训练过程中由于梯度反传而导致的不一致性。工业钢带数据集NEU-DET上的实验结果表明，所提检测算法能够在牺牲较少检测速度的情况下，提升均值平均精度至83.2%.
关键词(KeyWords)： 缺陷检测;注意力机制;钢带;自适应空间特征融合
基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(62006169);; 山西省自然科学基金面上项目(202103021224056);; 山西省回国留学人员科研资助项目(2021-046)
作者(Author): 赵文晶
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