【摘 要】
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针对钢板表面缺陷检测中存在的边缘分割粗糙、漏检和误检率高等问题，提出了一种引入注意力机制的多尺度特征融合的Deeplabv3+检测方法。首先，在Deeplabv3+网络的解码区中，充分利用多尺度特征信息，对跃层特征融合进行优化，保留浅层特征并对深层特征进行了细化的上采样操作，获得更精细的缺陷边缘；其次，在编码区主干网络ResNet101中引入坐标注意力机制，增强特征提取能力，提高分割准确率。此外，
【基金项目】
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国家自然科学基金（51975058）；
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针对钢板表面缺陷检测中存在的边缘分割粗糙、漏检和误检率高等问题，提出了一种引入注意力机制的多尺度特征融合的Deeplabv3+检测方法。首先，在Deeplabv3+网络的解码区中，充分利用多尺度特征信息，对跃层特征融合进行优化，保留浅层特征并对深层特征进行了细化的上采样操作，获得更精细的缺陷边缘；其次，在编码区主干网络ResNet101中引入坐标注意力机制，增强特征提取能力，提高分割准确率。此外，还设计了加权Dice损失和交叉熵损失（BCEloss）结合的优化损失函数来缓解样本不均衡的问题，提高分割精度。改进Deeplabv3+网络的Dice系数和mIoU值分别提高了4.4%和9.32%，刮痕缺陷边缘分割更准确，对凹坑、边缘裂纹与氧化铁皮缺陷的分割效果提升明显，实验结果验证了该方法处理钢板表面缺陷问题的有效性。
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