基于軟注意力機(jī)制的圖像分類(lèi)算法在缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用

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摘  要：針對(duì)傳統(tǒng)表面缺陷檢測(cè)算法檢測(cè)效率低下，難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜性檢測(cè)等問(wèn)題，結(jié)合深度學(xué)習(xí)和注意力機(jī)制技術(shù)，提出一種新型注意力機(jī)制算法。首先，反思卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與Transformer架構(gòu)，重新設(shè)計(jì)高維特征提取模塊；其次，改進(jìn)最新注意力機(jī)制來(lái)捕獲全局特征。該算法可輕松嵌入各類(lèi)CNN，提升圖像分類(lèi)和表面缺陷檢測(cè)的性能。（剩余8942字）