一种融合RD++和ResNet50的丝织物瑕疵检测方法

本发明涉及一种融合RD++和ResNet50的丝织物瑕疵检测方法，属于图像处理技术领域。本发明通过提出伪异常机制、多个投影层的集成、紧凑正常特征和异常特征缓解的多任务学习，提升了模型的性能。同时ResNet50能够改善深度神经网络的训练难度和性能表现。我们提出的融合了RD++和ResNet50的丝织物瑕疵检测模型，将ResNet50作为教师网络的编码器和学生网络的解码器。该算法结合了两者之间的优点，具有高效能和轻量化。而对模型的性质检验是在和“大饼状”丝织物类似的BTAD数据集01类别上进行。经过和其他模型的对比，结果证实了本发明算法的有效性。