基于多尺度注意与高效卷积的小样本图像异常检测方法

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及基于多尺度注意与高效卷积的小样本图像异常检测方法，包括采集小样本图像数据；构建ResNet网络编码器，构建MSCAM模块、EUCB模块、LGAG模块的解码器；通过编码器提取图像特征，构建从低级到高级的图层输出特征映射，学习不同层次特征信息来整合图像不同层级语义信息；解码器中利用多尺度卷积注意机制增强特征映射；利用通道、空间和分组门控注意机制，整合复杂的空间关系和局部注意；并通过拼接网络不同层次的输出向量。本发明解决现有方法未能充分利用编码早期阶段提取的特征，异常检测的准确性有待进一步提升的问题。