物體缺陷識別模型的訓(xùn)練方法、物體缺陷識別方法及裝置

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110023478.6 申請日 -
公開（公告）號 CN112766110A 公開（公告）日 2021-05-07
申請公布號 CN112766110A 申請公布日 2021-05-07
分類號 G06N3/08(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06K9/00(2006.01)I;G06K9/32(2006.01)I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 蔡蓉;李廷 申請（專利權(quán)）人 重慶創(chuàng)通聯(lián)智物聯(lián)網(wǎng)有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京市隆安律師事務(wù)所 代理人 權(quán)鮮枝;何健
地址 401336重慶市南岸區(qū)玉馬路8號科技創(chuàng)業(yè)中心融英樓（經(jīng)開區(qū)拓展區(qū)內(nèi)）
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本申請公開了一種物體缺陷識別模型的訓(xùn)練方法、物體缺陷識別方法及裝置，該物體缺陷識別模型的訓(xùn)練方法包括：獲取物體的訓(xùn)練樣本圖像；通過物體缺陷識別模型中的缺陷定位分割子模型確定有缺陷訓(xùn)練圖像中的缺陷區(qū)域，并將其從有缺陷訓(xùn)練圖像中分割出來，得到缺陷區(qū)域圖像；通過物體缺陷識別模型中的缺陷分類子模型對缺陷區(qū)域圖像進(jìn)行缺陷類別的識別，得到缺陷類別識別結(jié)果和缺陷類別識別損失值；根據(jù)缺陷類別識別損失值更新物體缺陷識別模型的參數(shù)。本申請的訓(xùn)練方法能夠避免圖像中其他無關(guān)信息對于缺陷類別識別的干擾，使得模型的識別效率和準(zhǔn)確率均較高，且訓(xùn)練得到的模型對于不同類型的缺陷的泛化能力較好，降低了物體缺陷識別的成本。??