计算机辅助设计与图形学学报

作者：张睿, 李吉

关键词：语义分割, 多分辨率多尺度特征融合, 神经架构搜索, 焊缝缺陷, 无损检测

为进一步提高焊缝缺陷X-ray底片低质影像语义分割精度, 降低人工设计网络主观影响及耗时等问题, 提出一种多级多尺神经网络自搜索的焊缝缺陷语义分割方法. 通过对多尺度轻量化候选操作、通道注意力机制和多层级动态神经网络架构的设计, 从不同维度提升网络对低质影像缺陷特征提取的表达能力; 同时对网络训练早期与最终识别性能之间的潜在关联探索, 提出使用固定采样逐步确定最优候选操作的渐进式快速神经架构搜索方法. 在架构搜索阶段使用自行采集、标注的483幅X-ray焊缝缺陷图像, 经过随机裁剪、旋转、平移等数据增强操作进行架构寻优, 最终以较低的搜索成本自动构建出焊缝缺陷语义分割网络. 实验表明, 所提方法对X-ray焊缝缺陷进行语义分割最终mIoU指数达到了49.23%, 高于人工设计网络的45.41%和直接使用模型迁移的28.86%, 网络自搜索速度和分割效果提升明显.

来源：2024年第11期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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