基于改进类激活映射的织物疵点检测
来源：计算机应用与软件杂志2024年第1期北京时间：
作者：李飞龙，李敏，何儒汉，崔树芹, , ,
摘要：为实现弱监督条件下的织物疵点检测，提出一种基于改进类激活映射（Class activation mapping, CAM）的疵点检测方法。在卷积神经网络中加入SE模块，并将深层和浅层卷积层进行结合，以此提高网络的分类性能；为了提高疵点定位的准确性，将两种分辨率的类激活图进行融合来生成改进的类激活图。实验结果表明，该算法对无疵点、孔、污渍和纱疵四个类别织物图像的识别准确率达到了96.88%，并且在数据集只有图像级标注的情况下，实现了织物疵点的定位。
关键词：疵点检测, 弱监督, 织物, 类激活映射, 卷积神经网络
