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  近期，我院视觉感知与智能计算团队科研成果“SCFNet: Lightweight Steel Defect Detection Network Based on Spatial Channel Reorganization and Weighted Jump Fusion”被国际期刊《Processes》接收。

 《Processes》期刊专注于工程化工领域，主要刊载工程化工等领域的最新研究成果与实践。在中科院SCI最新升级版分区表中，该刊分区信息为大类学科工程技术3区，影响因子为3.5。团队王颖老师为该成果通讯作者，构建了轻量级的钢铁检测网络结构，并指导通信21级学生段佳在A100服务器上进行实验验证和论文撰写。

  该成果面向智慧工业钢铁智能监测应用场景，提出了一种新型的轻量级钢铁检测网络（SCFNet），实现了高效快速的钢铁缺陷检测，采用加权双向特征金字塔网络进行缺陷特征融合，增强了模型检测低对比度缺陷的能力。实验结果表明SCFNet在NEU-DET数据集上的定量指标结果优于其他十余种基准方法，mAP指标达到了81.2%。

  该成果是视觉感知与智能计算团队在湖北省自然科学基金、校级科研孵化项目等科研项目资助下，于2024年接收发表的第4篇国际期刊论文。该团队充分利用信息实验大楼开放实验室，组织学生进行科研实践创新，将科技创新成果应用于解决具体问题，下一步团队将继续做好科创转化，为培育新质生产力提供更多人才支撑。

通讯员：杨威