[发明专利]缺陷检测模型的压缩训练方法和装置有效
| 申请号： | 202211075557.2 | 申请日： | 2022-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN115147418B | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 韩旭;颜聪 | 申请（专利权）人： | 东声（苏州）智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京超成律师事务所 11646 | 代理人： | 朱品真 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州市自由贸易试验区苏州片区苏州工*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种缺陷检测模型的压缩训练方法和装置，通过分割标注得到每个样本图像的分割标注因子矩阵，将每个样本图像分别输入第一缺陷检测模型和第二缺陷检测模型，提取第一缺陷检测模型中目标卷积层输出的第一特征图以及第二缺陷检测模型中对应的目标卷积层输出的第二特征图，利用分割标注因子矩阵计算第一特征图和第二特征图的对应特征向量之间的修正距离，并计算所述第一特征图和第二特征图的全部特征向量之间的修正距离之和作为第一损失函数。本实施例可以提升压缩后的缺陷检测模型对产品外观微小缺陷的检测准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 缺陷 检测 模型 压缩 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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