一种基于多尺度特征融合差分的轻量化智能异常决策方法
摘要:
本发明涉及异常决策技术领域,公开了一种基于多尺度特征融合差分的轻量化智能异常决策方法,包括选取多个正常图像作为记忆样本;获取待检测图像;获取每个记忆样本与待检测图像的多个具有不同分辨率的阶段特征,组成每个记忆样本的样本存储信息与待检测图像的实时存储信息;计算实时存储信息与每个样本存储信息之间的欧几里得距离,获取距离最小的作为目标样本存储信息与目标记忆样本;获取目标记忆样本与待检测图像在各个分辨率下的x轴、y轴卷积阶段特征,计算各个分辨率下目标记忆样本与待检测图像之间的差分信息;获取基于金字塔结构的多尺度特征差分中每一层的差分输出,进行通道拼接后,输入解码器中,获取待检测图像中的缺陷定位结果。
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