基于空间实例特异化自注意力的合成革表面缺陷检测方法

本发明涉及表面缺陷检测技术领域，具体涉及一种基于空间实例特异化自注意力的合成革表面缺陷检测方法，包括构建空间实例特异化自注意力瓶颈结构，其包括主支路和辅助支路；其中，主支路的输出和辅助支路的输出共同与空间实例特异化自注意力瓶颈结构的输入融合，融合结果作为空间实例特异化自注意力瓶颈结构的输出；采用空间实例特异化自注意力瓶颈结构替换YOLOv8算法骨干网络中的瓶颈结构，得到表面缺陷检测模型；获取表面缺陷样本数据集训练表面缺陷检测模型；将待检测数据输入训练好的表面缺陷检测模型，得到检测结果；本发明引入空间实例特异化自注意力瓶颈结构，有助于减少单样本特异性未被充分挖掘所导致的误检和漏检问题，提高目标检测的精度。