多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合Transformer的竹材缺陷識(shí)別方法

摘要： 在竹材缺陷識(shí)別的研究中，竹片形狀、缺陷部位顏色深淺及裂紋大小差異都是制約模型識(shí)別準(zhǔn)確率的關(guān)鍵。針對(duì)上述問(wèn)題，提出一種適用于中小數(shù)據(jù)集的多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合Transformer的竹材缺陷識(shí)別方法，以更好地提高竹材缺陷識(shí)別的準(zhǔn)確率。該方法在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主干上進(jìn)行改進(jìn)，從獲取不同尺度語(yǔ)義信息的角度出發(fā)，首先利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在不同尺度的特征圖上捕捉圖像局部語(yǔ)義信息，然后將不同尺度... （共8頁(yè)）