【摘 要】
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为应对实际工业产品视觉质量检测中缺陷罕见、尺寸小等挑战，提出了一种仅需要少量训练样本的小尺寸缺陷检测算法——Smooth-DETR。该算法采用基于DETR的编码-解码结构对缺陷类别和位置进行预测，该结构降低了参数量和计算复杂度。因DETR强大的全局特征学习能力，该算法可从少量训练样本中充分挖掘产品表面纹理特征，从而对打破了表面纹理连续性的缺陷检出率高。通过结合Smooth-L1损失和GIoU损失的
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2018YFB1307401）；
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为应对实际工业产品视觉质量检测中缺陷罕见、尺寸小等挑战，提出了一种仅需要少量训练样本的小尺寸缺陷检测算法——Smooth-DETR。该算法采用基于DETR的编码-解码结构对缺陷类别和位置进行预测，该结构降低了参数量和计算复杂度。因DETR强大的全局特征学习能力，该算法可从少量训练样本中充分挖掘产品表面纹理特征，从而对打破了表面纹理连续性的缺陷检出率高。通过结合Smooth-L1损失和GIoU损失的优势，进一步提升了小尺寸缺陷的回归精度。实验结果表明，所提方法检测性能优于现有先进检测模型。此外，仅用少量训练样本，该算法对11类产品表面的缺陷检测平均精确率就能够达到98%以上。
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