基于跨域特征融合迁移的小样本绝缘子缺陷检测方法

本发明公开了一种基于跨域特征融合迁移的小样本绝缘子缺陷检测方法，包括：通过ImageNet图像数据集对ConvNeXt网络进行预训练；冻结ConvNeXt网络主干卷积层权重，并在ConvNeXt网络的浅层、深层网络中构建基于注意力机制的动态特征调制模块，用于提取绝缘子的局部特征与全局特征；将提取到的局部和全局特征相互融合，采用自上而下的特征信息堆叠传输和自底向上的渐进式融合策略，实现局部细节特征与全局语义特征的多维度交互。将上述局部‑全局交互机制与迁移学习方法有机结合，建立了跨域特征迁移通道，有效实现了低层视觉特征向高层语义特征的稳健映射，提高了在样本稀少的情况下绝缘子图像的检测精度。