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An efficient Waveflow Vision Transformer for multi-scale NDE image processing
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PRE
AI
DOI：10.1080/10589759.2026.2658730.png)
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摘要
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在工业物联网（IIoT）和无损检测4.0（NDE 4.0）中，大规模图像数据需要捕获全局结构特征和局部异常。这为特征提取模型在保留局部细节和建模全局依赖关系方面带来了挑战。具有多头自注意力（MHSA）的视觉Transformer（ViT）在建模长程依赖关系方面有效，但在局部特征捕获和计算成本方面存在困难。为解决这些问题，我们提出了Waveflow，一种集成多头发自注意力机制与瓶颈结构的方法。与现有的基于小波增强的ViT变体主要关注注意力层中的孤立小波分解不同，Waveflow引入了基于小波频率处理和瓶颈优化的协同设计，实现了更高效和全面的特征学习。在Waveflow中，所提出的小波多头自注意力（Wave-MHSA）与新颖的小波块稀疏性相结合，以巧妙地捕获全局和局部信息在空间、频率和通道域中的复杂细节。广泛的NDT实验表明，Waveflow优于基线方法，在NEU-DET数据集上达到mAP@0.5为81.3%，在ASSD数据集上为97.2%，在WCSD数据集上为78.8%。
Keyword:
Non-destructive non-destructive testing
vision transformers
multi-head self-attention
Discrete Wavelet Transform
Wavelet Block Sparsity
期刊
N
IF:
4.2
论文数:
1.7K
被引数:
2.1K
机构
引用论文
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