自注意力与域适应对抗模板重建方法

• 作者: 曾欣科 李孝杰 贾力 贾可 赵锞
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 模板重建 缺陷检测 自注意力 域适应对抗学习
• 年，卷（期）: 2020,（18）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.19850/j.cnki.2096-4706.2020.18.001

摘要

该文提出一种基于卷积神经网络的模板重建方法,采用残差学习方式逐级精细化得到重建结果,通过产品图像与模板的比对完成对工业品的外观质量检测.在模板重建过程中,结合自注意力机制的关联度检索与编码融合方式,在保持细节还原效果的同时大幅减少了计算量;并提出域适应对抗学习方法,避免重建过程对缺陷信息的还原,显著控制了检测漏报率.实验结果表明了该方法的有效性与较强适应能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李孝杰		7	19	3.0	4.0
2	贾可		1	0	0.0	0.0
3	赵锞		1	0	0.0	0.0
4	曾欣科		1	0	0.0	0.0
5	贾力		1	0	0.0	0.0