混合型深度學(xué)習(xí)視覺檢測方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)
基本信息
| 申請?zhí)?/td> | CN202011235407.4 | 申請日 | - |
| 公開（公告）號 | CN112329860A | 公開（公告）日 | 2021-02-05 |
| 申請公布號 | CN112329860A | 申請公布日 | 2021-02-05 |
| 分類號 | G06K9/62(2006.01)I; | 分類 | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 趙紫州;褚英昊;秦詩瑋;何英杰;張中泰 | 申請（專利權(quán)）人 | 深圳市微埃智能科技有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 深圳市精英專利事務(wù)所 | 代理人 | 李瑩 |
| 地址 | 518000廣東省深圳市前海深港合作區(qū)前灣一路35號前海深港青年夢工場5棟222室 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開了一種混合型深度學(xué)習(xí)視覺檢測方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能領(lǐng)域。所述方法包括：通過預(yù)設(shè)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練預(yù)設(shè)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；將訓(xùn)練后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出層刪除得到目標(biāo)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的樣本圖片輸入到目標(biāo)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，提取圖片的圖像特征值；將圖像特征值輸入到預(yù)設(shè)的聚類分類器中得到多個(gè)類別；確定類別與標(biāo)簽的映射關(guān)系；通過判斷待測樣本圖片的圖像特征值與所述合格類別的類心的距離是否小于預(yù)設(shè)的距離閾值從而判定所述待測樣本圖片的標(biāo)簽為合格品。通過實(shí)施該方法可有效應(yīng)對不在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的新的次品問題，提高質(zhì)檢的準(zhǔn)確率和魯棒性。?? |
