一种基于轻量化网络的小样本钢材表面缺陷分类方法

摘要

本发明公开一种基于轻量化网络的小样本钢材表面缺陷分类方法，涉及表面缺陷分类技术领域。该方法选取MobileNetV2为轻量化基准网络，通过通道混洗操作和注意力加权网络进行模型优化，增加组间信息交流，自适应标定特征权重。同时，提出离线数据增强算法，扩充小样本缺陷数据，解决样本不平衡问题。本发明具有强大的缺陷分类能力，模型参数量小，检测速度快，满足实际工业部署和实时性需求，降低了检测硬件的配置需求。