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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于空间实例特异化自注意力的合成革表面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：CN120070402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202510220947.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于空间实例特异化自注意力的合成革表面缺陷检测方法是由黄麟;谭玉娟设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间实例特异化自注意力的合成革表面缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及表面缺陷检测技术领域，具体涉及一种基于空间实例特异化自注意力的合成革表面缺陷检测方法，包括构建空间实例特异化自注意力瓶颈结构，其包括主支路和辅助支路；其中，主支路的输出和辅助支路的输出共同与空间实例特异化自注意力瓶颈结构的输入融合，融合结果作为空间实例特异化自注意力瓶颈结构的输出；采用空间实例特异化自注意力瓶颈结构替换YOLOv8算法骨干网络中的瓶颈结构，得到表面缺陷检测模型；获取表面缺陷样本数据集训练表面缺陷检测模型；将待检测数据输入训练好的表面缺陷检测模型，得到检测结果；本发明引入空间实例特异化自注意力瓶颈结构，有助于减少单样本特异性未被充分挖掘所导致的误检和漏检问题，提高目标检测的精度。

本发明授权基于空间实例特异化自注意力的合成革表面缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.基于空间实例特异化自注意力的合成革表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.构建空间实例特异化自注意力瓶颈结构，其包括主支路和辅助支路；其中，主支路的输出和辅助支路的输出共同与空间实例特异化自注意力瓶颈结构的输入融合，融合结果作为空间实例特异化自注意力瓶颈结构的输出； 主支路包括级联的两个CBS模块，每一CBS模块均包括3×3卷积层、BN层和SiLU激活函数层；每一CBS模块的输入通道数与输出通道数相同； 辅助支路包括依次级联的第一CIS模块、unfold层、自注意力机制模块、fold层和第二CIS模块；第一CIS模块包括1×1卷积层、IN层和SiLU激活函数层；第二CIS模块包括3×3卷积层、IN层和SiLU激活函数层； S2.采用空间实例特异化自注意力瓶颈结构替换YOLOv8算法骨干网络中的瓶颈结构，得到表面缺陷检测模型； S3.获取表面缺陷样本数据集训练表面缺陷检测模型； S4.将待检测数据输入训练好的表面缺陷检测模型，得到检测结果。

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