注意力引导特征融合的织物表面缺陷检测

摘要

在复杂图案织物表面缺陷检测任务中,传统分割算法在特征融合时忽略了不同尺度特征的语义差异,从而造成了分割精度的下降.针对这个问题,提出了一种注意力引导特征融合的缺陷检测方法.使用空间注意力模块来抑制纹理背景的干扰,突出缺陷信息;使用自注意力金字塔池化模块整合局部特征和全局特征,进一步增强特征表示;使用通道注意力模块引导网络选择有用特征,实现深层特征与浅层特征更好地进行信息融合.实验结果显示,相较于传统分割算法,本文方法在像素精度、平均像素精度以及均交并比三个指标上均有所提升,证明了算法的有效性.