【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，特别是涉及一种缺陷检测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、随着现代科技水平的迅速提高和应用技术的日新月异，出现了各种功能独特的玻璃。玻璃是促进社会发展最重要的材料之一，不仅应用广泛，而且还是某些尖端领域的关键材料，因此，玻璃的缺陷至关重要。
2、传统技术中，需要具备一定经验的工人对玻璃进行手动的缺陷检测。但是，这种方法非常局限，过于依赖工人的经验，无法避免缺陷检测不够准确的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种缺陷检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品，能够提高缺陷检测的准确性。
2、第一方面，本申请提供了一种缺陷检测方法，包括：
3、确定目标对象图中待检测的区域的区域表征向量；
4、在基于注意力机制对区域表征向量进行编码的过程中，对区域表征向量进行特征提取，得到查询编码数据；
5、对区域表征向量进行多粒度的降采样处理，得到各粒度的降采样编码数据，并对各粒度的降采样编码数据进行特征映射处理，得到各粒度的键编码数据以及值编码数据；
6、对查询编码数据、各粒度的键编码数据以及值编码数据进行注意力计算，得到多粒度特征数据；
7、基于多粒度特征数据对待检测的区域进行缺陷检测，得到缺陷检测结果。
8、第二方面，本申请提供了一种缺陷检测装置，包括：
9、确定模块，用于确定目标对象图中待检测的
10、提取模块，用于在基于注意力机制对区域表征向量进行编码的过程中，对区域表征向量进行特征提取，得到查询编码数据；
11、处理模块，用于对区域表征向量进行多粒度的降采样处理，得到各粒度的降采样编码数据，并对各粒度的降采样编码数据进行特征映射处理，得到各粒度的键编码数据以及值编码数据；
12、计算模块，用于对查询编码数据、各粒度的键编码数据以及值编码数据进行注意力计算，得到多粒度特征数据；
13、检测模块，用于基于多粒度特征数据对待检测的区域进行缺陷检测，得到缺陷检测结果。
14、第三方面，本申请提供了一种计算机设备，计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行该计算机程序时实现上述的方法中的步骤。
15、第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的方法中的步骤。
16、第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本上述的方法中的步骤。
17、上述缺陷检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品，基于注意力机制对目标对象图中待检测的区域的区域表征向量进行编码，通过对区域表征向量进行特征提取得到查询编码数据，对区域表征向量进行多粒度的降采样处理，得到各粒度的降采样编码数据，进而对各粒度的降采样编码数据进行特征映射处理，得到各粒度的键编码数据和值编码数据，不同粒度的键编码数据和值编码数据能够捕获不同尺度的注意力，后续对查询表征向量、各粒度的键编码数据和值编码数据进行注意力计算，得到的多粒度特征数据能够充分反映待检测区域中的多粒度信息，通过多粒度特征数据对待检测的区域进行缺陷检测，对尺度不同或深浅程度不同的缺陷均可有效检出，从而得到更准确的缺陷检测结果，提高了缺陷检测的准确性。
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1.一种缺陷检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定目标对象图中待检测的区域的区域表征向量之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述注意力机制为使用多个注意力头的多头注意力机制；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述查询编码数据包括各所述注意力头输出的查询编码数据；所述对所述查询编码数据、所述各粒度的键编码数据以及值编码数据进行注意力计算，得到多粒度特征数据，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述缺陷检测结果包括缺陷类别对应的缺陷图像；所述待检测的区域为对象区域中的子区域；所述基于所述多粒度特征数据对所述待检测的区域进行缺陷检测，得到缺陷检测结果，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种缺陷检测装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种缺陷检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定目标对象图中待检测的区域的区域表征向量之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述注意力机制为使用多个注意力头的多头注意力机制；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述查询编码数据包括各所述注意力头输出的查询编码数据；所述对所述查询编码数据、所述各粒度的键编码数据以及值编码数据进行注意力计算，得到多粒度特征数据，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述缺陷...
【专利技术属性】
技术研发人员：周震东，金韵，袁磊，莫宇，刘枢，吕江波，沈小勇，
申请(专利权)人：深圳思谋信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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