CN118521570B 一种基于双分支逆蒸馏及多输入图像的图像缺陷检测方法 （河南科技大学）_第1页
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CN118521570B 一种基于双分支逆蒸馏及多输入图像的图像缺陷检测方法 （河南科技大学）_第3页
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一种基于双分支逆蒸馏及多输入图像的图一种基于双分支逆蒸馏及多输入图像的图像缺师网络输出的多个特征图e分别与学生网络对应的多个特征图d进行蒸馏，蒸馏损失使用余弦距获得模型第i层的二维异常图，并相加获得最终的异常图M；该图像缺陷检测方法不仅能检测结2教师网络用于根据输入原始图像I输出多个不同尺度的特征图e，并将对双分支瓶颈结构的局部分支和全局分支在保留正常特征的同时，分别用学生网络对应多个特征图e引入相应数量并分层排列的额外图像输入模块，最高层的S2、模型训练；将教师网络输出的多个特征图e分生网络第i层输出特征，M,eR"*；为了获得最终的异常图M，将所有层的异常图相加：2.根据权利要求1所述的基于双分支逆蒸馏及多输入图像的图像缺陷检测方法，其特3.根据权利要求1所述的基于双分支逆蒸馏及多输入图像的图像缺陷检测方法，其特4.根据权利要求1所述的基于双分支逆蒸馏及多输入图像的图像缺陷检测方法，其特35.根据权利要求1所述的基于双分支逆蒸馏及多输入图像的图像缺陷检测方法，其特6.根据权利要求1所述的基于双分支逆蒸馏及多输入图像的图像缺陷检测方法，其特45层额外图像输入模块分别将原始图像I和上一层额外图像输入模块得到的特征图d进行融加这里的u6表示对第i个异常图进行上采样操作。了基于双分支逆蒸馏及多输入图像的工业图像缺陷检测模型，以逆蒸馏模型为基准模型，6[0031]结合附图1所述的基于双分支逆蒸馏及多输入图像的图像缺陷检测方法，包含以局分支结构如图4所示，全局分支对深层特征先使用了一个嵌入模块将高维特征投影到低7[0039]学生网络对应多个特征图e引入相应数量并分层排列的额外图像输入模块，对于输出的三个特征图e分别与学生网络对应的三个特征图d进行蒸馏，蒸馏损失使用余弦距8中低级和高级特征的低相似性分别表示局部异常和全局结加这里的u6表示对第i个异常图进行上采样操作；为了减少异常图中阳性率（也叫假正类率，FalsePositiveRate纵坐标是真阳性率（真正类率，TruePositiveRate其中，TPR为在所有实际为阳性的样本中，被正确地判断为阳性之比率；[0054]本发明所提出的对工业生产制造螺丝图像进行缺陷检测的方法设计为一个全自9fw和输入D进行特征重建得到；

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