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原创 细粒度图像分类网络Transformer在工业中的应用研究

随着工业4.0的深入推进，视觉检测技术在智能制造、质量控制、物流管理等领域的需求日益增长。细粒度图像分类作为视觉检测的核心任务之一，要求对同类物体的子类进行精准识别（如零件缺陷类型、农产品品种、电子元件型号等），其技术难度远高于普通图像分类。近年来，基于Transformer的深度学习模型凭借自注意力机制和全局特征建模能力，在细粒度图像分类任务中取得突破性进展。