基于对象级注意机制的高效 CNN 模型用于放射图像缺陷检测

基于对象级注意机制的高效 CNN 模型 本文提出了一种基于对象级注意机制的高效 CNN 模型，用于自动检测铸造缺陷 radiography 图像。该模型可以实现在复杂场景中检测小、局部和微妙的缺陷，从而提高数字radiography缺陷检测的自动化程度。 在工业应用中，传统的缺陷检测方法效率低下，无法处理小、局部和微妙的缺陷。深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），可以实现高效的缺陷检测，但是需要大量的高质量数据来训练模型。为了解决这个问题，本文提出了一种基于对象级注意机制的 CNN 模型，该模型可以自动检测 radiography 图像中的铸造缺陷。 本文的主要贡献包括： 1. 提出了基于对象级注意机制的 CNN 模型，该模型可以自动检测 radiography 图像中的铸造缺陷。 2. 该模型可以实现在复杂场景中检测小、局部和微妙的缺陷。 3. 该模型可以提高数字radiography缺陷检测的自动化程度。 本文的方法可以应用于数字radiography缺陷检测、质量控制和自动化生产等领域。 对象级注意机制是指模型在检测缺陷时，对图像中的每个对象进行注意和权重分配，以提高检测准确率。该机制可以使模型更好地处理小、局部和微妙的缺陷。 CNN 模型是指一种基于卷积神经网络的深度学习模型，该模型可以自动学习图像特征并检测缺陷。该模型可以实现在复杂场景中检测小、局部和微妙的缺陷。 radiography 图像是指使用 X 射线或 γ 射线照射物体，获取其内部结构图像的技术。该技术可以应用于非破坏性检测、材料科学和生物医学等领域。 数字radiography缺陷检测是指使用 radiography 图像自动检测缺陷的技术。该技术可以应用于质量控制、自动化生产和非破坏性检测等领域。 本文的结果表明，基于对象级注意机制的 CNN 模型可以实现在复杂场景中检测小、局部和微妙的缺陷，提高数字radiography缺陷检测的自动化程度。该方法可以应用于数字radiography缺陷检测、质量控制和自动化生产等领域。 本文提出了一种基于对象级注意机制的高效 CNN 模型，用于自动检测 radiography 图像中的铸造缺陷。该模型可以实现在复杂场景中检测小、局部和微妙的缺陷，提高数字radiography缺陷检测的自动化程度。