摘要
本发明公开了一种钢材瑕疵检测方法、装置、介质和设备，涉及图像识别的技术领域。该方法包括：获取钢材的图像训练数据集与待检测钢材的图像；将图像训练数据集中的图像作为输入，将去噪后的钢材图像作为输出，对生成式对抗网络进行训练，得到去噪模型；将待检测钢材的图像输入去噪模型，得到去噪后的图像；将去噪后的钢材图像输入预训练的swin transformer模型与预训练的卷积神经网络模型进行特征提取，得到去噪后图像的第一特征与第二特征，对第一特征与第二特征进行特征融合，得到关于待检测钢材的特征图；利用区域提议网络与感兴趣区域网络对特征图进行处理，得到待检测钢材的瑕疵类型与瑕疵位置。通过上述方案，能够提高对钢材进行缺陷检测的精确度。
