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摘要：本发明提供一种基于深度学习的化纤质量量化评估方法及系统，对多个丝饼图像分块进行图像特征提取得到图像特征序列，对多个图像特征实施自关注策略的关联特征提取，完成整体语义的深度整合，在关联特征提取时，防止目标丝饼图像分块的多个图像特征对其他丝饼图像分块的多个图像特征的关注，完成关联特征提取后，图像整体标识的视觉隐式表示表征了多个丝饼图像分块的整体语义。基于此，通过图像整体标识的视觉隐式表示获得整体缺陷检测信息，通过多个图像特征的视觉隐式表示进行局部图像缺陷检测，获得局部缺陷检测信息。通过整体缺陷检测信息和局部缺陷检测信息确定目标缺陷检测信息，增加了缺陷检测精度。
主权项：1.一种基于深度学习的化纤质量量化评估方法，其特征在于，包括：获取待进行质量评估的化纤丝饼图像，并将所述化纤丝饼图像进行图像块拆分，获得多个丝饼图像分块；对所述多个丝饼图像分块进行图像特征提取得到图像特征序列，将图像整体标识插入所述图像特征序列，所述图像特征序列包括每个丝饼图像分块的多个图像特征；对所述图像特征序列中的多个图像特征实施自关注策略的关联特征提取，在关联特征提取时防止目标丝饼图像分块的多个图像特征对其他丝饼图像分块的多个图像特征的关注，获得所述图像特征序列中的多个图像特征的视觉隐式表示，所述目标丝饼图像分块是所述多个丝饼图像分块中的任一丝饼图像分块；通过所述图像整体标识的视觉隐式表示进行整体图像缺陷检测，获得所述多个丝饼图像分块的整体缺陷检测信息；通过所述目标丝饼图像分块的多个图像特征的视觉隐式表示进行局部图像缺陷检测，获得所述目标丝饼图像分块的局部缺陷检测信息；通过所述多个丝饼图像分块的整体缺陷检测信息以及所述目标丝饼图像分块的局部缺陷检测信息确定目标缺陷检测信息。
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百度查询： 成都路行通信息技术有限公司 基于深度学习的化纤质量量化评估方法及系统
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