基于元学习的带钢表面缺陷小样本语义分割

摘要

由于缺少带钢表面缺陷样本,使得深度神经网络在带钢表面缺陷检测的应用受到了限制,为解决这一实际问题,提出了一种基于元学习思想的小样本语义分割深度学习方法 .该方法引入了多尺度解码器和注意力机制.多尺度解码器能够聚合不同尺度的缺陷特征信息,提高网络的分割精度.注意力机制能够有效增强缺陷信息表达,并且抑制背景信息的干扰.此外,构建了一个带钢表面缺陷语义分割数据集,该数据集包含9类带钢表面缺陷.在该数据集上进行了相关实验,结果表明本文方法在平均交并比和前景-背景交并比指标上优于PFENet,SCLNet和HSNet等方法.

关键词

带钢表面缺陷检测 / 元学习 / 小样本语义分割 / 注意力机制 / 多尺度解码器