简介：摘要：本文提出了一种基于计算机深度学习视觉改进算法的图像识别方法，用于电子显微镜照片中AI杂质检测分析。该方法优化了传统的图像识别算法，并改进和优化了unet神经网络，在传统unet模型中增加了transformer，增强实际场景中模型的泛化能力，大大提升了识别的准确率和不同场景下的泛化性 。新模型和算法还具备更好的通用性，可以有效避免缺陷产生的视觉误差。实验结果表明，该方法具有显著的优点和效果。
基于计算机深度学习视觉算法的电子显微镜照片杂质识别算法研究
