高速高精度芯片分选
采用混合自注意力和编码器-解码器结构，兼顾芯片识别的局部特征和全局信息，在工业级排序中速度和精度均优于现有方法。
Chu, Jie · 蔡觉平 · 侯彪 · Wen, Kailin
IEEE Transactions on Industrial Informatics 2024
采用双端自注意力编码器-解码器与卷积混合框架，能同时建模局部特征和全局信息，弥补纯自注意力对局部特征建模的不足，有助于识别微小缺陷。
提出轻量自注意力编码器和协方差解码器基本块，减少计算量，使分选速度达到20.1 FPS，满足工业快速分选需求。
在获取的实际Mini/Micro LED工业图像上验证，mAP 97.1%、定位成功率98.6%，证明方法在真实场景下的有效性。