[发明专利]一种基于元学习的气缸套小样本缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202210318273.5 | 申请日： | 2022-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN114663729A | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 刘迁;黄晓华;邵秀燕;朱晓春;柳圣;郝飞 | 申请（专利权）人： | 南京工程学院 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06V10/46;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 徐激波 |
| 地址： | 211167 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于元学习的气缸套小样本缺陷检测方法，将Yolov3网络和元学习方法(MAML)融合起来，从而进行小样本的气缸套检测。首先进行数据收集并进行图像预处理操作，其次选择Yolov3算法作为骨架网络，在训练图像测试集的支持集之前，加入迁移学习模块，使得元测试集中的支持集有较强的特征提取能力，让模型更容易识别特征信息，加快模型收敛。面对未知的气缸套数据集，模型基于元测试集的支持集进行微调，利用查询集进行小样本的检测。在训练和测试中，随机采取N‑wayK‑shot任务分类方法对模型进行训练和测试，最终实现对小样本的检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 气缸套 样本 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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