基于深度学习芯片的工业缺陷检测方法、设备及介质

本申请提供了基于深度学习芯片的工业缺陷检测方法、设备及介质，通过将不同的待检测工业图像的特征进行拼接得到目标拼接特征；通过滑动窗口和池化从目标拼接特征获取第一像素组和第二像素组；根据第一像素组和第二像素组得到第一注意力得分和第二注意力得分并设置第一参数矩阵和第二参数矩阵；确定第二参数矩阵与查询之间的空间相对坐标以及对数间隔连续位置偏差，进而确定第一像素组的注意力权重、第二像素组的注意力权重和注意力值；根据注意力值进行工业缺陷检测；结合由不同方式提取的不同类型图像特征以及对应的注意力特征，能够实现对于较小或者隐蔽的缺陷的高精度检测。