基于transformer的工业缺陷检测算法设计
时间: 2024-01-02 21:23:06 浏览: 57
基于Transformer的工业缺陷检测算法设计是一种新兴的方法,它利用Transformer模型来处理图像数据并进行缺陷检测。下面是一个基于Transformer的工业缺陷检测算法设计的示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
class TransformerDefectDetection(nn.Module):
def __init__(self, num_classes):
super(TransformerDefectDetection, self).__init__()
self.backbone = models.resnet50(pretrained=True)
self.transformer = nn.Transformer(d_model=2048, nhead=8, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6)
self.fc = nn.Linear(2048, num_classes)
def forward(self, x):
features = self.backbone(x)
features = features.view(features.size(0), features.size(1), -1)
features = features.permute(2, 0, 1)
output = self.transformer(features)
output = output.permute(1, 2, 0)
output = output.view(output.size(0), -1)
output = self.fc(output)
return output
# 创建模型实例
model = TransformerDefectDetection(num_classes=2)
# 加载图像数据
image = torch.randn(1, 3, 224, 224)
# 前向传播
output = model(image)
# 打印结果
print(output)
```
这个示例中,我们使用了一个预训练的ResNet-50作为骨干网络,然后将其特征图输入到Transformer模型中进行处理。最后,通过全连接层将输出映射到指定的类别数。你可以根据实际需求修改模型结构和参数。