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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瑪鋼管件表面缺陷檢測仿真

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摘要： 針對現(xiàn)有檢測算法HRNetV2p無法很好地平衡各尺度缺陷的檢測精度等問題，在HRNetV2p中引入一種結(jié)合通道注意力機制的特征融合模塊，自適應(yīng)地調(diào)整融合特征中空間-語義信息的比率，解決淺層特征缺乏語義信息的問題.建立一個瑪鋼管件表面缺陷檢測數(shù)據(jù)集IIDD，進行數(shù)據(jù)標注及數(shù)據(jù)統(tǒng)計.在HRNet（剩余11016字）

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