一種基于深度學(xué)習(xí)的金屬零件快速分割方法
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202210157462.9 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開（公告）號(hào) | CN114494272A | 公開（公告）日 | 2022-05-13 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN114494272A | 申請(qǐng)公布日 | 2022-05-13 |
| 分類號(hào) | G06T7/10（2017.01）I;G06T7/00（2017.01）I;G06T7/70（2017.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分類 | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 李威燃;唐廷浩;夏齊平 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 | 蘇州才炬智能科技有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | - | 代理人 | - |
| 地址 | 215300江蘇省蘇州市昆山市花橋鎮(zhèn)徐公橋路2號(hào)中茵廣場(chǎng)E區(qū)705室 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的金屬零件快速分割方法，包括：通過Labelme圖像標(biāo)注工具建立金屬零件數(shù)據(jù)集；輸入單張圖像，使用基于FPN網(wǎng)絡(luò)的物體檢測(cè)算法預(yù)測(cè)感興趣目標(biāo)區(qū)域和候選框坐標(biāo)（x，y，w，h），采用Resnet?50及特征金字塔作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)來獲取整張輸入圖像的特征；將感興趣目標(biāo)區(qū)域建模為另兩個(gè)重疊圖層，分別為Top Layer和Bottom Layer，并進(jìn)行卷積操作以進(jìn)一步提取特征；使用RoI Align算法根據(jù)物體檢測(cè)框位置，在整張圖片特征圖內(nèi)準(zhǔn)確摳取感興趣目標(biāo)區(qū)域的特征子圖，將其作為雙圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入并用于最終的物體分割；根據(jù)自定義的損失函數(shù)，更新模型參數(shù)，迭代上述步驟，計(jì)算是否達(dá)到預(yù)設(shè)精度。 |
