缺陷识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质
公开
摘要
本公开提供了缺陷识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、图像识别和深度学习技术，具体可应用于智慧城市和智能交通场景下。具体实现方案为：获取图像，对该图像进行预处理；对经过预处理的图像中的电网缺陷进行标注，得到标注好的样本；利用该标注好的样本对缺陷识别模型进行训练，其中，该缺陷识别模型利用外部记忆单元进行特征提取；在符合预设条件的情况下停止训练，获得训练好的缺陷识别模型。采用该训练方法，外部记忆单元中保存有训练数据集的全局记忆，可以进行更加精确的特征提取，得到更好更高效的缺陷识别模型，以实现自动化的电网缺陷识别。
基本信息
专利标题 ：
缺陷识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114612741A
申请号 ：
CN202210200271.6
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-02
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王晓迪韩树民
申请人 ：
北京百度网讯科技有限公司
申请人地址 ：
北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层
代理机构 ：
北京市铸成律师事务所
代理人 ：
翟姝红
优先权 ：
CN202210200271.6
主分类号 ：
G06V10/774
IPC分类号 ：
G06V10/774 G06V10/82 G06T7/00 G06K9/62
法律状态
2022-06-10 ：
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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