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A Surface Defect Detection Framework with Deformable Large-Kernel Attention and Multi-Layer Routing
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AI
DOI：10.1016/j.rineng.2026.109623.png)
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摘要
En 中文
• 我们提出DMRF-Net，一种为工业场景中的尺度可变目标检测设计的鲁棒框架。它利用可变形大核分解注意力来建模目标位置偏移，同时整合全局和局部上下文语义。
• 我们提出上下文感知可变形核模块（C3K2），该模块利用大核分解注意力精确建模目标位置偏移，同时有效融合全局和局部上下文信息。
• 我们提出渐进式语义聚合（PSA）模块，该模块用动态多层路由机制替换传统静态注意力。这种方法优化了细粒度语义关联，实现了对微小缺陷的更好检测。
• 我们提出一种大核特征聚合模块，该模块集成双路径自适应池化以结合多尺度局部特征与全局语义。该模块构建了空间感知特征关联网络，提升了不同尺度下的目标检测性能。
Keyword:
Multi-layer routing
Large-kernel attention
Surface defect detection
Deep learning
期刊
IF:
7.9
论文数:
1.2W
被引数:
1.7W
机构
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