ID-MSNet: An Enhanced Multi-Scale Network with Convolutional Attention for Pixel-Level Steel Defect Segmentation

Automated pixel-level detection of steel surface defects is a critical challenge in manufacturing quality control, complicated by the variation in defect size and shape, low contrast with background textures, and the diversity of defect patterns. This paper proposes ID-MSNet, an enhanced version of...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلفون الرئيسيون:	Mohammadreza Saberironaghi, Jing Ren, Alireza Saberironaghi
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	MDPI AG 2026-04-01
سلاسل:	Algorithms
الموضوعات:	defect detection surface defect detection steel defect detection defect segmentation UNet3+ attention mechanism
الوصول للمادة أونلاين:	https://www.mdpi.com/1999-4893/19/4/294
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!