钢板表面缺陷检测基于HRNET模型

项目源码获取方式见文章末尾！

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1. 项目简介

该项目旨在利用深度学习模型进行医学影像分割与图像处理。主要涉及使用UNet和HRNet两种经典的图像分割模型来进行图像特征提取与分割，从而实现对特定目标区域（如病灶、组织边界等）的精准识别。UNet模型通过其对称的编码器和解码器结构，使得模型能够捕捉到细粒度的特征信息，适用于较小样本量的医学图像数据。而HRNet模型通过引入高分辨率分支结构，使得模型在捕捉全局和局部特征时具有更高的表现力，尤其适用于处理复杂结构的医学图像。本项目的应用场景主要为医学图像分析与病灶分割，能够辅助医学专家提高诊断效率与准确度。项目通过多种可视化方案，如生成的分割图、特征可视化图等，帮助用户更好地理解模型的输出结果，并为后续的临床应用提供数据支持。

2.技术创新点摘要

1. 模型架构设计与优化：本项目使用了经典的HRNet与UNet模型进行钢材缺陷检测与分割，并在此基础上引入多尺度特征融合策略。HRNet通过保持高分辨率的同时逐步进行多尺度特征聚合，