基于嵌入分组注意力模块的Tiny-yolov3网络的锂电池缺陷检测方法
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基于嵌入分组注意力模块的Tiny-yolov3网络的锂电池缺陷检测方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种基于嵌入分组注意力模块的Tiny‑yolov3网络的锂电池缺陷检测方法,该方法包括获取含有待检测缺陷的锂电池图像,通过嵌入分组注意力模块的Tiny‑yolov3网络对含有待检测缺陷的图像进行特征提取,分组注意力模块用于精细待检测缺陷特征。提出了分组注意力模块,在注意力运算之前对特征进行分组,对上采样后的特征、主干网络的第五层卷积层的输出特征以及上采样后的特征和主干网络的第五层卷积层的输出特征拼接后的特征分别采用注意力模块进行筛选,这样既可以注意到拼接前每个特征层的局部特征,也能注意到拼接后的特征层的整体特征,使网络提取到的目标特征信息更多,更加容易识别锂电池表面的小缺陷,提高识别的精确度。
本发明公开了一种基于嵌入分组注意力模块的Tiny‑yolov3网络的电池缺陷检测方法,该方法包括获取含有待检测缺陷的锂电池图像,通过嵌入分组注意力模块的Tiny‑yolov3网络对含有待检测缺陷的图像进行特征提取,分组注意力模块用于精细待检测缺陷特征。提出了分组注意力模块,在注意力运算之前对特征进行分组,对上采样后的特征、主干网络的第五层卷积层的输出特征以及上采样后的特征和主干网络的第五层卷积层的输出特征拼接后的特征分别采用注意力模块进行筛选,这样既可以注意到拼接前每个特征层的局部特征,也能注意到拼接后的特征层的整体特征,使网络提取到的目标特征信息更多,更加容易识别锂电池表面的小缺陷,提高识别的精确度。
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