全局上下文聚合网络用于轻量级表面缺陷显著性检测

本文提出了一种基于编码-解码结构的全局上下文聚合网络 (GCANet) 来实现轻量级表面缺陷的显著性检测。GCANet 引入了一个新颖的 Transformer 编码器和深度自注意 (DSA) 模块，捕获全局上下文信息。实验结果表明，GCANet 在准确性和运行效率之间取得了更好的平衡，在三个公开的缺陷数据集上取得了竞争性的结果。