CAISSE POPULAIRE STREMIBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	CAISSE POPULAIRE ST-REMI
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Company Address:	405 Montee Lussier,SAINT-EDOUARD-DE-NAPIERVI,QC,Canada
ZIP Code: Postal Code:	J0L1Y0
Telephone Number:	4504544645
Fax Number:	4504546474
Website:
Email:
USA SIC Code(Standard Industrial Classification Code):	606101
USA SIC Description:	Credit Unions
Number of Employees:	5 to 9
Sales Amount:	$1 to 2.5 million
Credit History: Credit Report:	Very Good
Contact Person:	Rene Gadeau
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Company Directories & Business Directories

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ECHEC ET MATT
D C DUMOUCHEL TRANSPORT
CREATIONS CURLY SUE

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BAR SALON CHEZ RAYMOND
BAR JG ST EDOUARD
AU COIN DE LA PATATE

Company News:

结合频率和ViT的工业产品表面相似特征缺陷检测方法
针对工业产品表面缺陷与背景相似度高、表面缺陷特征相似的问题，提出了一种差异化检测网络YOLO-Differ（you only look once-difference）。
ETDNet: 一种高效的Transformer缺陷检测模型 - 知乎
在本文中，我们的目标是解决缺陷检测任务中的两个具有挑战性的问题：前景-背景的高度相似性和缺陷尺度形状变化。为了缓解这些问题，我们提出了一种高效的基于变压器的检测网络，即ETDNet。
工业缺陷检测深度学习方法综述——学习笔记（评价：这篇华科大的文章错误百出，学术一点都不严谨，别误人子弟了好吧。。。）-CSDN博客
介绍了问题定义、难点与挑战，阐述了不同数据标注情况下的检测算法，如缺陷模式已知、未知及少量标注时的方法，还提及辅助技术、常用数据集与评价指标，最后总结现状并展望未来发展趋势。
基于深度智能视觉的表面缺陷检测研究进展
本文从检测细粒度的角度将表面缺陷检测分为表面缺陷分类、定位、分割检测3个部分,并分别对分类、定位、分割方法进行系统综述,梳理现有表面缺陷检测研究的问题和思路。
lt;br gt;用于表面缺陷检测的基于全局上下文的自相似性特征增强和双向特征融合,IEEE Transactions on . . .
FAM通过结合全局上下文自相似性和空间注意力来增强缺陷特征并放大缺陷与背景之间的特征差异，可以提高弱缺陷的检测性能。
基于轻量化重构网络的表面缺陷视觉检测_样本_图像_方法
ReNet-D的特性在于, 网络对于与背景相似的成分有较好的重建效果, 与背景不相似的成分则重建效果较差, 从而利用这种特性来检出与背景有差异的缺陷
PR U-Net:工业缺陷分割中的特征融合和渐进监督策略
在工业缺陷检测任务中,由于缺陷与周围环境的相似性,准确识别图像中的缺陷区域是一项重要的挑战。本文提出了一种名为渐进细化(PR) U-Net 的新型语义分割模型,该模型基于Swin U-Net架构,通过集成PR 解码块和焦点模块(FM) 来进行改进。
目标检测算法受背景变化影响之谜 - 知乎
从深度学习特征学习角度来看，图像中的缺陷与背景是存在耦合关系的，也就是两者存在一种称为“ 上下文 ”的关联，模型在训练的时候正是有基于这种“上下文”关系来区分不同缺陷类型与背景的，也就是说模型在学习缺陷特征时，捎带耦合了背景特征
结合频率和ViT的工业产品表面相似特征缺陷检测方法 - 百度学术
目的工业产品表面的缺陷检测是保证其质量的重要环节针对工业产品表面缺陷与背景相似度高,表面缺陷特征相似的问题,提出了一种差异化检测网络YOLO-Differ (you only look once-difference) 方法该网络以YOLOv5 (you only look once version 5)为基础,利用离散余弦变换算法和自注意
FCM-YOLO: 一种基于特征增强和多尺度融合的PCB缺陷检测方法
为了解决PCB缺陷检测任务中目标特征与背景过于相似、目标占比小易被漏检、误检等问题, 本文基于YOLOV5s进行改进, 提出了一种特征增强和多尺度融合的PCB缺陷检测方法FCM-YOLO