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文档简介

质对所述待采样特征图执行循环过程直至满足预2获取所述待检测图像对应的不同尺度的多个第一通过卷积层对多个所述第一下采样特征图进行处理，得到通道数统将最小尺度的所述第二下采样特征图作为待通过SE模块将所述上采样特征图和相同尺度的所述第二下采样特征图进行特征融合，将所述融合特征图中每一响应点的响应点值，分别与其相邻的八将每一所述峰值点的响应点值分别与预设的阈值进行比较，并将使用缺陷图像数据集对所述缺陷检测模型进行多次训练，直至所3所述程序被存储在所述存储器中，所述处理器执行至少一个所8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述4[0013]通过SE模块将所述上采样特征图和相同尺度的所述第二下采样特征图进行特征5个Hourglass网络块，每个Hourglass网络块将输入的特征图进行多次下采样后进行上采[0018]根据本申请第一方面的一些实施例，所述预测最终的所述融合特征图的缺陷信[0023]根据本申请第一方面的一些实施例，在所述将待检测图像输入缺陷检测模型之[0034]本申请的附加方面和优点结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理6能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本申请中的具体[0046]如图1所示，现有的采用Hourglass网络的CenterNet模型，需要至少两个Hourglass网络块，每个Hourglass网络块将输入的特征图进行多次下采样后进行上采样，并在每一次上采样完成后将当前上采样的特征图与相同尺度的下采样特征图进行融合得[0049]本领域技术人员可以理解的是，图2中示出的系统结构示意图并不构成对本申请78采样特征图进行上采样处理，并在上采样后通过SE模块融合相同尺度的第二下采样特征出融合特征图，从而可以根据最终输出的融合特征图预测缺陷信息；相比于现有技术中，CenterNet模型设置有两个Hourglass网络块，每个Hourglass网络块将输入的特征图进行下采样特征图进行融合得到下一次上采样的特征图，且其中一个Hourglass网络块的输出9步长为2的卷积以及2个残差块，输出尺寸为原图的特征图根据进行后续照图6中改进前采用不同网络主体结构的CenterNet模型的准确率，重复训练多次CenterNet模型，直到得到图6中改进后的CenterNet模型的准确率，可以看出，改进后的[0100]实现第一方面实施例的钢材表面缺陷检测方法所需的非暂态软件指令以及指令[0101]由于第二方面的电子设备可执行本申请第一方面实施例的钢材表面缺陷检测方[0104]由于第三方面的计算机存储介质可执行本申请第一方面实施例的钢材表面缺陷布在可读介质上，可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。所属技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本申请宗旨的前提下，

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