【技術實現步驟摘要】
本申請涉及計算機，特別是涉及一種缺陷檢測方法、裝置、計算機設備及計算機可讀存儲介質。
技術介紹
1、隨著計算機技術的發展，圖像缺陷檢測的技術應用于越來越多的領域。現有的圖像缺陷檢測技術，在對尺寸較大的圖像（比如無人機巡檢拍攝的圖像）進行缺陷檢測時，一般會對尺寸大的圖像進行直接縮減分辨率的預處理，然而直接縮減圖像分辨率的預處理不能較好地保留圖像較多的細節信息，使得檢測尺寸較小的缺陷時，僅能將檢測的缺陷定位到大致區域，從而導致對圖像缺陷檢測的精確性較低。
技術實現思路
1、基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種缺陷檢測方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質以及計算機程序產品，能夠實現提高檢測無人機拍攝圖像的缺陷的精確性。
2、第一方面，本申請提供了一種缺陷檢測方法，包括：
3、獲取待檢測圖像、已訓練的圖像下采樣模型及已訓練的目標缺陷檢測模型；圖像下采樣模型包括基于自注意力機制構建的至少兩個下采樣層和特征組合層；
4、將待檢測圖像輸入圖像下采樣模型，通過至少兩個下采樣層對待檢測圖像進行下采樣處理，得到至少兩個不同尺寸的待組合圖像特征；通過特征組合層對至少兩個待組合圖像特征進行組合，得到組合圖像特征；
5、將組合圖像特征輸入目標缺陷檢測模型進行處理，輸出待檢測圖像對應的缺陷檢測結果。
6、第二方面，本申請提供了一種缺陷檢測裝置，包括：
7、獲取模塊，用于獲取待檢測圖像、已訓練的圖像下采樣模型及已訓練的目標缺陷檢測
8、第一處理模塊，用于將待檢測圖像輸入圖像下采樣模型，通過至少兩個下采樣層對待檢測圖像進行下采樣處理，得到至少兩個不同尺寸的待組合圖像特征；通過特征組合層對至少兩個待組合圖像特征進行組合，得到組合圖像特征；
9、第二處理模塊，用于將組合圖像特征輸入目標缺陷檢測模型進行處理，輸出待檢測圖像對應的缺陷檢測結果。
10、第三方面，本申請提供了一種計算機設備，計算機設備包括存儲器和處理器，存儲器存儲有計算機程序，處理器執行該計算機程序時實現上述的方法中的步驟。
11、第四方面，本申請提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現上述的方法中的步驟。
12、第五方面，本申請提供了一種計算機程序產品，計算機程序產品包括計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現上述的方法中的步驟。
13、上述缺陷檢測方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質以及計算機程序產品，通過將獲取的待檢測圖像，輸入包括基于自注意力機制構建的至少兩個下采樣層和特征組合層的已訓練的圖像下采樣模型，通過至少兩個下采樣層對待檢測圖像進行下采樣處理，得到至少兩個不同尺寸的待組合圖像特征，再通過特征組合層對至少兩個待組合圖像特征進行組合，得到組合圖像特征，有利于根據基于自注意力機制構建的下采樣層對待檢測圖像進行全局范圍內注意力信息的分析，以及根據基于自注意力機制構建的下采樣層實現對待檢測圖像多尺寸特征的推理，增加待檢測圖像尺寸相對正常值偏高和偏低的額外特征，較好地保留待檢測圖像中較多的細節特征信息；最后，再將組合圖像特征輸入目標缺陷檢測模型進行處理，得到待檢測圖像對應的缺陷檢測結果，使得在圖像下采樣模型處理待檢測圖像保留了較多細節特征信息的基礎上，進一步地基于目標缺陷檢測模型做深度缺陷檢測分析，有利于目標缺陷檢測模型能夠更精確地檢測分析出待檢測圖像的缺陷，從而較好地提高了檢測圖像缺陷的精確性。
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1.一種缺陷檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，各個所述下采樣層之間以串聯的形式連接；所述通過所述至少兩個下采樣層對所述待檢測圖像進行下采樣處理，得到至少兩個不同尺寸的待組合圖像特征，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述通過所述特征組合層對所述至少兩個待組合圖像特征進行組合，得到組合圖像特征，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標缺陷檢測模型包括特征處理網絡和檢測頭處理網絡，所述特征處理網絡包括特征提取器和特征融合器，所述檢測頭處理網絡包括缺陷分類器和缺陷定位器；
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述待檢測圖像是通過無人機搭載的相機巡檢拍攝得到的。
7.一種缺陷檢測裝置，其特征在于，包括：
8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，各個所述下采樣層之間以串聯的形式連接；在所述通過所述至少兩個下采樣層對所述待檢測圖像進行下采樣處理，得到至少兩個不同尺寸的待組
9.一種計算機設備，所述計算機設備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種缺陷檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，各個所述下采樣層之間以串聯的形式連接；所述通過所述至少兩個下采樣層對所述待檢測圖像進行下采樣處理，得到至少兩個不同尺寸的待組合圖像特征，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述通過所述特征組合層對所述至少兩個待組合圖像特征進行組合，得到組合圖像特征，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標缺陷檢測模型包括特征處理網絡和檢測頭處理網絡，所述特征處理網絡包括特征提取器和特征融合器，所述檢測頭處理網絡包括缺陷分類器和缺陷定位器；
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
6.根據權利要求1...
【專利技術屬性】
技術研發人員：易振彧，潘陽山，蔡淳昊，夏舟，劉樞，呂江波，沈小勇，
申請(專利權)人：深圳思謀信息科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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