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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于从像素到全局双边指导网络的少样本缺陷检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115908314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211438975.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于从像素到全局双边指导网络的少样本缺陷检测方法是由张云洲;单德兴;刘世同;胡自强;刘晓正;赵家奇设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于从像素到全局双边指导网络的少样本缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于从像素到全局双边指导网络的少样本缺陷检测方法，涉及图像识别领域，为了建立准确的像素级对应关系，采用了一种交互式特征加权方案，由两个互补分支组成，分别对前景和背景图像的自依赖性和相互依赖性进行建模，克服纹理偏移、前景和背景相似度高的问题，再通过全局双边语义指导的方式建立全局双边对应关系，进一步提高模型的鲁棒性，解决样本缺陷检测算法对大规模数据集的依赖，实现对未见过缺陷类别进行准确分割，以克服生产制造中的罕见缺陷类型的无法被检测的问题。

本发明授权一种基于从像素到全局双边指导网络的少样本缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于从像素到全局双边指导网络的少样本缺陷检测方法，包括以下步骤： S1：使用特征提取器将支持图像、背景图像和查询图像映射到同一特征空间；通过多尺度特征编码器生成多尺度支持特征、多尺度查询特征和多尺度背景特征； S2：将所述多尺度支持特征、多尺度查询特征和多尺度背景特征输入到像素级双边语义指导模块与全局双边语义指导模块中；其中，所述像素级双边语义指导模块，基于交叉注意力得到前景指导特征和背景指导特征；用于建立支持图像以及背景图像和查询图像之间的像素级双边语义对应，以获得前景指导特征和背景指导特征；所述全局双边语义指导模块用于建立支持图像、背景图像和查询图像之间的全局双边语义对应，以获得全局双边指导图； S3：将前景指导特征、背景指导特征、查询特征和全局双边指导图在通道域中拼接，采用解码器进行解码，获得缺陷分割结果，用于指导查询图像缺陷分割； 所述像素级双边语义指导模块包括，基于自注意力对支持特征、背景特征和查询特征进行特征增强；利用交叉注意力权重建立支持图像与查询图像间前景区域的前景特征传递，同时，利用交叉注意力权重建立背景图像与查询图像间背景区域的背景特征传递； 所述特征增强，采用自注意力增强查询特征、背景特征和支持特征表示，自注意力的接收一组支持特征，其中，H是特征的高度，W是特征的宽度，C是通道数； 将支持特征尺寸调整为,其中，，计算自注意力权重，如式（1）所示： 1 其中，，Softmax为激活函数，为多层感知机； 基于自注意力权重，得到加权支持特征，将其作为残差项添加到支持特征中，得到增强的支持特征如式（2）所示： 2 其中，Norm是层归一化； 调整查询特征Q的尺寸为,背景特征B的尺寸为,然后,和被输入到自注意力，得到增强的查询特征和增强的背景特征如式（3）、式（4）所示： （3） （4） 其中，表示查询特征自意力权重，表示背景特征自注意力权重。

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