基于注意力機(jī)制融合U-Net的工業(yè)零件缺陷圖像分割

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摘要：傳統(tǒng)U-Net模型在處理缺陷區(qū)域較小或背景噪聲較多的工業(yè)圖像時(shí)，存在準(zhǔn)確度和邊緣識(shí)別能力不足的問(wèn)題。因此，文章在U-Net的編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)中引入了注意力門(mén)機(jī)制的兩階段加權(quán)，以提升對(duì)缺陷區(qū)域的關(guān)注度，進(jìn)而提高分割精度。實(shí)驗(yàn)對(duì)比了文章方法與傳統(tǒng)U-Net模型。結(jié)果表明，文章方法在像素準(zhǔn)確率和平均交并比方面均優(yōu)于傳統(tǒng)方法，驗(yàn)證了該方法在復(fù)雜工業(yè)圖像分割中的有效性與優(yōu)勢(shì)。（剩余5162字）