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摘要
针对织物瑕疵检测中复杂纹理区域误判和边缘检测模糊问题，提出一种双端输入型网络架构WNet，使用两个骨干分支分别提取多尺度局部和全局特征，依靠自注意力机制的全局建模能力，在卷积深层网络中补充全局信息，减少深层网络中纹理特征的冗余.为了减少深层网络中局部细节信息的丢失，提出一种轻量级双分支池化金字塔，将浅层多尺度细节特征引入深层模块.搭建多尺度嵌套双分支模块，将各级尺度下不同感受野的特征信息进行融合，该模块更加关注瑕疵特征，可以生成较精确的预测图.实验证明，提出的方法在ZJU-Leaper的四个数据集上的综合评价指标较优，尤其是fmeasure、阳性预测率和阴性预测率较高.
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