基于Transformer的多尺度工件编码识别算法OA
Multi-scale recognition algorithm for workpiece code labels based on Transformer structure
提出了一种基于Transformer结构的多尺度工件编码识别算法,旨在解决当前工件编码识别中存在的挑战与局限性.描述了多尺度特征提取和融合的实现方法,重点介绍了Transformer模块的优化策略.通过卷积和池化操作获得了一组在不同尺度和层级上的特征,针对这些特征引入了一个创新的缩放因子,用于调整Transformer模块中的注意力权重,更精确地捕捉和融合不同尺度的特征信息.提出了缩放因子计算方法,该方法直接依赖于查询(Query)和键(Key)…查看全部>>
This paper proposed a multi-scale workpiece encoding recognition algorithm based on the Transformer structure,aiming to address the existing challenges and limitations in current workpiece encoding recognition.Provided an overview of the application of machine vision in workpiece encoding recognition and relevant knowledge regarding the Transformer structure.By deeply exploring the roles of multi-scale features and Transformer modules in workpiece encoding r…查看全部>>
熊新炎;马宏伟;张良
哈尔滨商业大学 轻工学院,哈尔滨 150028哈尔滨商业大学 轻工学院,哈尔滨 150028哈尔滨商业大学 轻工学院,哈尔滨 150028
计算机与自动化
工件编码多尺度特征缩放因子注意力权重特征融合Transformer
workpiece code labelsmulti-scale featuresscale factorattention weightfeature fusionTranformer
《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》 2024 (5)
536-543,8
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