一種用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的自動(dòng)化標(biāo)記方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110405677.3 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN112966786A 公開（公告）日 2021-06-15
申請(qǐng)公布號(hào) CN112966786A 申請(qǐng)公布日 2021-06-15
分類號(hào) G06K9/62（2006.01）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 李靜雅;王東杰;郭志鵬;樊昊 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 寧波九寰適創(chuàng)科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京中企鴻陽知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 蘇艷
地址 315800浙江省寧波市北侖區(qū)新碶街道明州西路479號(hào)1幢2號(hào)46-2室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提出了一種用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的自動(dòng)化標(biāo)記方法，包括：步驟S1，提取基本缺陷特征；步驟S2，特征摘取和樣本裁剪，包括：根據(jù)所述步驟S1中獲取的特征蒙板，結(jié)合孤立域方法獲取每個(gè)缺陷體的中心位置和形狀大小，并以該集合中的點(diǎn)作為中心，同時(shí)對(duì)圖像施加基本變換操作以增加樣本數(shù)量，同時(shí)裁剪出預(yù)設(shè)規(guī)格的樣本；步驟S3，對(duì)所述步驟S2中得到的樣本進(jìn)行特征輪廓提取，并進(jìn)行類別標(biāo)記；步驟S4，基于共享內(nèi)存并行系統(tǒng)OpenmMP的并行優(yōu)化。