摘要
本发明提供了一种棉布瑕疵小样本语义分割方法、设备及存储介质,涉及纺织品质量监测领域,其方法包括:获取棉布瑕疵的初始数据集、对初始数据集中的棉布瑕疵图像进行预处理,得到增广数据集、基于PATNet模型进行改良,构建棉布瑕疵小样本语义分割模型,利用增广数据集进行训练、利用训练好的棉布瑕疵小样本语义分割模型获取待分割图像的语义分割结果;设备及存储介质用于实现方法。本发明的有益效果是:将小样本语义分割模型应用到棉布瑕疵分割,具有良好的分割性能和跨域效果,具有实用性;模型中提出了双分支解码器结构并融合了自注意力机制,减少了模型训练所需要的样本数量,提高了瑕疵目标区域的分割准确率、提高了模型的适用性。
技术关键词
语义分割方法
瑕疵
棉布
语义分割模型
图像
卷积解码器
查询特征
分支
样本
原型
注意力机制
中间层
特征提取模块
标签
卷积编码器
金字塔结构
数据
度函数
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