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摘要：本申请涉及一种缺陷检测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。方法包括：获取待检测图像、已训练的图像下采样模型及已训练的目标缺陷检测模型；图像下采样模型包括基于自注意力机制构建的至少两个下采样层和特征组合层；将待检测图像输入图像下采样模型，通过至少两个下采样层对待检测图像进行下采样处理，得到至少两个不同尺寸的待组合图像特征；通过特征组合层对至少两个待组合图像特征进行组合，得到组合图像特征；将组合图像特征输入目标缺陷检测模型进行处理，输出待检测图像对应的缺陷检测结果。采用本申请，能够实现提高检测无人机拍摄图像的缺陷的精确性。
主权项：1.一种缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取待检测图像、已训练的图像下采样模型及已训练的目标缺陷检测模型；所述图像下采样模型包括基于自注意力机制构建的至少两个下采样层和特征组合层；各个所述下采样层之间以串联的形式连接；将所述待检测图像输入所述图像下采样模型，通过所述至少两个下采样层中的初始下采样层进行下采样处理，得到所述初始下采样层对应的待组合图像特征，将所述初始下采样层作为当前下采样层；将所述当前下采样层对应的待组合图像特征，输入所述当前下采样层对应的后向下采样层进行下采样处理，得到所述后向下采样层对应的待组合图像特征；将所述后向下采样层作为当前下采样层，循环执行所述将所述当前下采样层对应的待组合图像特征，输入所述当前下采样层对应的后向下采样层进行下采样处理，得到所述后向下采样层对应的待组合图像特征；将所述后向下采样层作为当前下采样层的步骤，直至得到各个下采样层对应的待组合图像特征；通过所述特征组合层对所述至少两个待组合图像特征进行组合，得到组合图像特征；将所述组合图像特征输入所述目标缺陷检测模型进行处理，输出所述待检测图像对应的缺陷检测结果。
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