基于双通道Transformer的地铁站台异物检测OA北大核心CSTPCD

Transformer因其全局注意力优势在异物检测上取得了比卷积神经网络(CNN)更具竞争力的结果,但依然面临计算成本高、输入图像块尺寸固定、局部与全局信息交互匮乏等问题。提出一种基于双通道Transformer骨干网络、金字塔轻量化Transformer块和通道交叉注意力机制的DualF ormer模型,用以检测地铁站台屏蔽门与列车门间隙中存在的异物。针对输入图像块尺寸固定的问题,提出双通道策略,通过设计2种不同的特征提取通道对不同尺度的输入图像块进行特征提取,增强网络对粗、细粒度特征的提取能力,提高对多尺度目标的识别精度;针对计算成本高的问题,构建金字塔轻量化Transformer块,将级联卷积引入到多头自注意力(MHSA)模块中,并利用卷积的维度压缩能力来降低模型的计算成本;针对局部与全局信息交互匮乏的问题,提出通道交叉注意力机制,利用提取到的粗细粒度特征在通道层面进行交互,优化局部与全局信息在网络中的权重。在标准化地铁异物检测数据集上的实验结果表明,DualFormer模型参数量为1.98×10^(7),实现了89.7%的精度和24帧/s的速度,优于对比的Transformer检测算法。