用于手机屏缺陷检测的基于图的两阶段分类网络

TP391.4; 缺陷检测是手机屏质量控制的重要环节.手机屏缺陷的特性带来了一些具有挑战性的问题,包括:(1)类间相似性和类内差异性;(2)低对比度、微小尺寸或不完整缺陷的识别带来的困难;(3)针对多标签图像的类别相关性建模.为了解决这些问题,本文提出一种图推理模块,它可以堆放在常规的分类模块上.该推理模块利用类别间的依赖性、图像间的关系以及类别图像之间的相互作用来扩展特征维度,并且达到改进低质量图像特征的目的.为了进一步提高分类性能,分类模块的分类器被设计为一个余弦相似度函数.在对比学习的帮助下,分类模块可以更好地初始化推理模块的类别图.在手机屏缺陷数据集上的实验表明,所提出的两阶段网络取得...

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Bibliographic Details

Published in:	信息与电子工程前沿（英文版） 2023, Vol.24 (2), p.203-后插2
Main Authors:	周超凡, 刘妹琴, 张森林, 魏平, 陈霸东
Format:	Article
Language:	Chinese
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