申请/专利权人：泉州装备制造研究所

申请日：2023-05-24

公开（公告）日：2023-08-22

公开（公告）号：CN116309601B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/048;G06N3/08;G06T7/11;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.08.22#授权;2023.07.11#实质审查的生效;2023.06.23#公开

摘要：本发明涉及图像数据处理技术领域，提出一种基于Lite‑EDNet的皮革缺陷实时检测方法，包括DP和SP的两条路径以及SCAMM模块，DP路径负责提取空间信息，SP路径负责提取语义信息，DP路径下采样8倍，SP路径输出特征图尺寸为原图的132，将DP路径和SP路径的输出结果作为SCAMM的输入端，进行空间和通道维度上的加权，将结果上采样8倍，得到最终分割预测结果。

主权项：1.基于Lite-EDNet的皮革缺陷实时检测方法，其特征在于：包括DP和SP的两条路径以及SCAMM模块，DP路径负责提取空间信息，SP路径负责提取语义信息，DP路径下采样8倍，SP路径输出特征图尺寸为原图的132，将DP路径和SP路径的输出结果作为SCAMM的输入端，进行空间和通道维度上的加权，将结果上采样8倍，得到最终分割预测结果;SP路径包括Stage1、Stage2、Stage3、Stage4、Stage5阶段以及在尾端嵌入用于保证参数量、关联输入图像不同区域间的全局语义信息聚合的MDFAM模块；DP路径包括Stage1、Stage2、Stage3、Stage3’、Stage3”阶段，采用可生成具有多尺度信息和可扩展感受野的深层语义特征的STDC作为主干网络，捕获适用于语义分割任务的特征信息；双边路径中在Stage4、Stage3’阶段之间和Stage5、Stage3”阶段之间嵌入BF模块，减少DP路径和SP路径之间的语义鸿沟，加强路径间信息的流通与传递;BF模块包含了将低层特征融入到高层特征分支（LF）和将高层特征融入到低层特征的分支（HF）两部分；LF分支，首先将来自DP路径的高分辨率特征图经过卷积进行特征整合，接着将结果进行批归一化，采用卷积核大小为、步长为2的平均池化操作对其进行下采样，然后将结果与SP路径的特征图相加，完成局部特征对全局语义的细节指导；用公式表示为：,式中，和分别表示第层SP路径的输入和输出特征张量，代表了从低层特征到高层特征的特征图变换操作；HF分支，将高级语义传入低级特征中，实现对低级特征的全局指导；首先，将高级特征图经过卷积进行语义整合和通道压缩，然后将输出结果进行双线性插值进行上采样，将结果与DP的输入特征进行逐像素相加，得到最终输出特征张量；用公式表示为：，式中，代表了从高级到低级特征图的变换操作，代表最终输出结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 泉州装备制造研究所 基于Lite-EDNet的皮革缺陷实时检测方法

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