缺陷检测网络的训练方法、缺陷检测方法和存储介质
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摘要

一种缺陷检测网络的训练方法、缺陷检测方法和存储介质,缺陷检测网络包括初级特征提取网络、特征融合选择层和缺陷语义分析网络,训练方法包括:将模板图像、正样本图像和负样本图像输入初级特征提取网络中得到各自的初级特征,并据此构造第一损失函数;将这三个初级特征输入特征融合选择层得到融合特征;将融合特征输入缺陷语义分析网络得到缺陷置信度图像和缺陷分类预测图像;根据缺陷置信度图像和缺陷分割标记图像、缺陷分类预测图像和缺陷分类标记图像构造第二损失函数,根据第一损失函数和第二损失函数对缺陷检测网络进行训练。训练后得到的缺陷检测网络能够对特征进行自动提取和选择,且能够实现缺陷位置精确定位和不同类别缺陷的检测。

基本信息
专利标题 :
缺陷检测网络的训练方法、缺陷检测方法和存储介质
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN113344857A
申请号 :
CN202110520478.7
公开(公告)日 :
2021-09-03
申请日 :
2021-05-13
授权号 :
CN113344857B
授权日 :
2022-05-03
发明人 :
杨洋
申请人 :
深圳市华汉伟业科技有限公司
申请人地址 :
广东省深圳市南山区西丽街道西丽社区同发南路万科云城六期二栋1702房-1706房
代理机构 :
深圳鼎合诚知识产权代理有限公司
代理人 :
彭家恩
优先权 :
CN202110520478.7
主分类号 :
G06T7/00
IPC分类号 :
G06T7/00  G06T7/11  G06T7/136  G06K9/62  G06N3/04  G06N3/08  G06T5/50  
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-05-03 :
授权
2021-09-21 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20210513
2021-09-03 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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