本发明涉及基于交互式特征和级联特征的钢铁表面缺陷检测方法，包括深度特征提取网络、深度特征融合网络和显著性预测网络。模型的输入是经扩增后的SD‑saliency‑900数据集。首先以级联的方式部署多分辨率的两个卷积分支(即高/低)级联特征集成(CFI)单元融合了来自多分辨率分支的最后一个卷积块的深度特征，得到增强的高级深度语义特征，并传递给解码器，在编码器部分，还部署了另一个连接，将相邻编码器级别的特征转移到解码器的同一阶段。本发明方法提供的网络模型可以充分有效地利用空间信息来生成高质量的显著性图，能够较好地突出缺陷。
