[发明专利]一种使用无缺陷图训练深度学习缺陷检测模型的方法有效
| 申请号： | 202010243915.0 | 申请日： | 2020-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN111507945B | 公开（公告）日： | 2022-08-16 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 成都数之联科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/40;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G01N21/88 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 李朝虎 |
| 地址： | 610000 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种使用无缺陷图训练深度学习缺陷检测模型的方法，在模型训练时，随机将无缺陷图片和有缺陷图片组成一个数据批，基于RPN网络提取的建议框在缺陷图片上生成指定正负样本后，在无缺陷图片上生成较少的指定负样本，并将两张图片的指定正负样本按照设置好的超参数再次采样后合并训练模型，即合并有缺陷图片的指定负样本和无缺陷图片的指定负样本，通过合理的处理深度学习模型，将不包含缺陷的图片也用于训练深度学习模型，使模型有效的学习到所有背板特征，防止缺陷的过检，提高缺陷检测系统的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 使用 缺陷 训练 深度 学习 检测 模型 方法 | ||
【主权项】：
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