基于多尺度特征融合的工业表面缺陷检测

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中文摘要：工业异常检测在生产环节中具有重要的实际应用价值.近年来,基于重建的无监督异常检测方法因无需异常样本训练模型而得到广泛关注.然而,在实际应用中,由于卷积神经网络具有泛化性,使得模型能够对异常部分进行重建,难以通过重建误差来检测异常.为了解决这个问题,本文提出了一种基于多尺度特征融合的异常检测方法.多尺度特征融合实现了对不同尺度特征的有效融合,提高了模型对不同尺度异常的检测能力.本文在Mvtec_AD数据集上进行了实验验证,结果表明,在MVTec_AD数据集上取得很好的检测效果.

作者：

符云琴、李静

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作者单位：

南宁师范大学

广西建设职业技术学院

关键词：

异常检测知识蒸馏多尺度特征融合

出版年：

2024

DOI：

10.20167/j.cnki.ISSN1673-7911.2024.04.27

中国宽带

ISSN：

年,卷(期)：2024.20(4)