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unsupervised feature memory rearrangement network
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面向边缘智能制造的纹理表面缺陷视觉检测特征记忆重排网络
本文提出了一种新的无监督特征记忆重组网络(FMR-Net)来准确检测各种纹理缺陷,通过提取多尺度特征、对比学习模块(CMFM)、全局特征重排模块(GFRM)来构建正常特征记忆库,采用两阶段的训练策略,使用多模式检测方法来实现缺陷定位,实验证
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2 years ago
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