基于视觉的工业检测的小目标少样本分割
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。基于视觉的工业检测 (VII) 旨在快速准确地定位缺陷。论文重点研究少样本语义分割 (FSS) 方法，以在少量注释的条件下定位不可见的缺陷。通过提出小目标少样本分割 (SOFS) 模型，解决了当前 FSS 方法中的两个主要问题，即目标语义的扭曲和背景中的虚警问题。SOFS 通过非缩放过程和支持注释原型强度下采样的方式来实现这个目标。为了减轻背景的虚警问题，我们在 SOFS...
这篇文章介绍了基于视觉的工业检测中的少样本语义分割方法。通过提出小目标少样本分割模型，解决了目标语义扭曲和背景虚警问题。该模型通过非缩放过程和支持注释原型强度下采样的方式来实现。同时，设计了异常先验图来减轻背景虚警问题，并提出了混合正常Dice损失来优先防止模型预测虚警。实验证实了该方法的卓越性能。
