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公开(公告)号：CN118823011A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411295379.3
申请日：2024-09-18
Applicant: 泉州装备制造研究所
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/194 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明适用于计算机视觉领域，提供了一种工业表面缺陷多尺度检测方法，包括：获取第一图像，对所述第一图像进行语义提取处理，得到第二图像；融合所述第一图像的浅层特征和所述第二图像的深层特征，得到第三图像；利用自适应通道注意力机制处理所述第二图像得到通道注意力，结合所述第三图像的空间细节，得到第四图像。本发明的优点主要集中在以下两个方面：一是从全局角度学习特征捕获充足的语义信息，简化了语义特征到浅层特征的融合路径；二是引入自适应注意力机制以更好地聚焦于图像中的关键特征区域，加强局部特征的学习，以便更加精确地关注和识别多尺度缺陷。
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公开(公告)号：CN118823011B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411295379.3
申请日：2024-09-18
Applicant: 泉州装备制造研究所
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/194 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明适用于计算机视觉领域，提供了一种工业表面缺陷多尺度检测方法，包括：获取第一图像，对所述第一图像进行语义提取处理，得到第二图像；融合所述第一图像的浅层特征和所述第二图像的深层特征，得到第三图像；利用自适应通道注意力机制处理所述第二图像得到通道注意力，结合所述第三图像的空间细节，得到第四图像。本发明的优点主要集中在以下两个方面：一是从全局角度学习特征捕获充足的语义信息，简化了语义特征到浅层特征的融合路径；二是引入自适应注意力机制以更好地聚焦于图像中的关键特征区域，加强局部特征的学习，以便更加精确地关注和识别多尺度缺陷。
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公开(公告)号：CN116452813B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310698749.7
申请日：2023-06-14
Applicant: 泉州装备制造研究所
IPC: G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/778
Abstract: 本发明适用于计算机视觉领域，提供了基于空间和语义信息的图像处理方法、系统、设备和介质。所述基于空间和语义信息的图像处理方法包括：获取第一图像，对所述第一图像进行语义提取处理，得到第二图像；从所述第二图像中提取语义信息，利用所述语义信息对所述第一图像进行语义信息细节调整，得到第三图像；从所述第三图像中提取空间信息，利用所述空间信息对所述第二图像进行语义信息引导处理，得到第四图像。本发明通过浅层空间信息与深层语义信息的相互学习优化，快速、有效地减少浅层特征的噪声，然后引导深层特征重建空间信息，从而有效的提升分割精度，达到图片处理速度与准确度之间平衡，避免了额外的边路辅助或复杂的解码器。
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公开(公告)号：CN116452813A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310698749.7
申请日：2023-06-14
Applicant: 泉州装备制造研究所
IPC: G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/778
Abstract: 本发明适用于计算机视觉领域，提供了基于空间和语义信息的图像处理方法、系统、设备和介质。所述基于空间和语义信息的图像处理方法包括：获取第一图像，对所述第一图像进行语义提取处理，得到第二图像；从所述第二图像中提取语义信息，利用所述语义信息对所述第一图像进行语义信息细节调整，得到第三图像；从所述第三图像中提取空间信息，利用所述空间信息对所述第二图像进行语义信息引导处理，得到第四图像。本发明通过浅层空间信息与深层语义信息的相互学习优化，快速、有效地减少浅层特征的噪声，然后引导深层特征重建空间信息，从而有效的提升分割精度，达到图片处理速度与准确度之间平衡，避免了额外的边路辅助或复杂的解码器。
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