[发明专利]一种基于深度学习网络的瑕疵点识别方法有效
| 申请号： | 202110947457.3 | 申请日： | 2021-08-18 |
| 公开（公告）号： | CN113673594B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 王慧燕;姜欢 | 申请（专利权）人： | 浙江工商大学;浙江小芃科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/82;G06V10/764;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州奥创知识产权代理有限公司 33272 | 代理人： | 王佳健 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习网络的瑕疵点识别方法。本发明首先将瑕疵的图片通过Resnet‑50特征提取网络，提取瑕疵的特征，然后通过改进的transformer网络对瑕疵进行检测，识别出瑕疵。本发明通过对DETR网络的transformer网络模块进行改进，能够提升速度的同时，将瑕疵能够更精确地检测出来。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 网络 瑕疵 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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