摘要
本发明实施例提供了一种缺陷类别的检测方法和装置、电子设备和存储介质。缺陷类别的检测方法包括:获取目标对象的待检测图像;以及将待检测图像输入至训练好的分类模型中,以得到待检测图像针对其中的目标对象的缺陷的分类结果,分类模型包括依次连接的特征提取模块、卷积块注意力模块和后处理模块;特征提取模块用于提取待检测图像的第一特征;卷积块注意力模块用于对所接收的第一特征进行通道注意力计算和/或空间注意力计算,并根据计算结果确定第二特征;后处理模块用于对第二特征进行分类,以得到分类结果。可以准确的对目标对象的缺陷进行分类,避免误判,提高了对相似缺陷分类的精度。
技术关键词
缺陷类别
后处理模块
特征提取模块
计算机程序指令
层级
注意力模型
图像
对象
全局平均池化
电子设备
计算机程序产品
视觉
存储器
通道
处理器
尺寸
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骨科耗材
体重
核定方法
计算机程序指令
三维卷积神经网络
混凝土大坝
抠图方法
边界特征
裂缝特征
特征提取模块
松材线虫病
区域分割方法
图像识别准确率
特征提取模块
特征分布信息
文件生成方法
芯片
计算机可执行指令
信号值
硬件描述语言