defect检测以及attention map

最新推荐文章于 2025-04-21 21:43:54 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： cnn defect 缺陷检测 深度学习 图像处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_36541072/article/details/79126225
介绍一种利用深度学习自动判断缺陷类型的方法，并展示如何绘制注意力图来定位缺陷位置，此方法无需使用Rcnn等传统目标检测手段进行边界框标记。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  通过深度学习的方法，自动判defect类型。并画出attention map。找到其中的defect位置，就可以不用Rcnn等方法去标记bbox。

        github: https://github.com/Juary88/DL_Defect/





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目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于双模特征融合的目标检测
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深度学习系列资料总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
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说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
attention-map:浏览器的用户注意力热图工具
06-25
网络用户查看跨网站时间分配的热图 使用此书签，您可以在每个网站上放置一个热图，显示普通 Web 用户如何在网站上分配他们的查看时间。 它对于开始登录页面并决定其布局的 Web 项目经理和设计师很有用。 这个怎么运作 在下一个登录页面的任何页面、图像或模型上启动它（您可以使用 TrackDuck 上传图像）或查看 支持和信用 由为您创建和维护 - 视觉反馈和错误跟踪以及与超过 15 个项目管理系统集成的 Web 屏幕截图。 如果您有任何问题/意见/建议，请联系我们：
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03-29 881
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Attention Map
博客
01-18 1万+
本文参考：https://www.zhihu.com/search?type=content&q=attention%20map https://www.zhihu.com/search?type=content&q=attention%20map 计算机视觉中的Attention Map Attention Map是什么？ 一种特征矩阵的计算方式，凝练出有特点的矩阵数据。 有什么作用？ 这种注意力机制使得卷积运算中，更加关于有效的特征，忽略无效的特征。 实现原理是什么？ 使
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liudiudiu
09-20 3万+
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有的时候需要看attention map集中在图片当中的哪些区域，或者需要看重构误差在哪些区域比较大，所以需要将“热力图”和图片叠加显示，先看效果图： 代码如下： import matplotlib.pyplot as plt img_path = 'IMAGE_PATH' mask_path = 'MASK_PATH...
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