基于軟注意力機(jī)制的圖像分類算法在缺陷檢測中的應(yīng)用

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摘  要：針對(duì)傳統(tǒng)表面缺陷檢測算法檢測效率低下，難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜性檢測等問題，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)制來捕獲全局特征。該算法可輕松嵌入各類CNN，提升圖像分類和表面缺陷檢測的性能。（剩余8942字）