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CINFormer: 多阶段 CNN 特征注入的 Transformer 网络用于表面缺陷分割
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为CINFormer的UNet结构，用于表面缺陷分割。该结构采用了多阶段CNN特征注入的Transformer网络，通过简单而有效的特征整合机制实现准确的缺陷检测。同时，引入了Top-K自注意力模块，聚焦于与缺陷相关的更重要信息的标记，进一步减少冗余背景的影响。实验证明，CINFormer在表面缺陷数据集上达到了最先进的性能。
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关键要点
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CINFormer是一种用于表面缺陷分割的UNet结构。
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该结构采用多阶段CNN特征注入的Transformer网络。
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CINFormer实现了简单而有效的特征整合机制，结合了CNN和Transformer的优点。
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引入Top-K自注意力模块，聚焦于与缺陷相关的重要信息，减少冗余背景影响。
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实验证明CINFormer在多个表面缺陷数据集上达到了最先进的性能。
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