[发明专利]一种带钢表面缺陷识别模型的训练方法及装置有效
| 申请号： | 202011483741.1 | 申请日： | 2020-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN112819748B | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 李康宇;王西峰;姬丽娟;徐斌 | 申请（专利权）人： | 机科发展科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08;G01N21/01;G01N21/88 |
| 代理公司： | 北京鼎佳达知识产权代理事务所(普通合伙) 11348 | 代理人： | 任媛;刘铁生 |
| 地址： | 100044*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种带钢表面缺陷识别模型的训练方法及装置，涉及计算机技术领域，主要目的在于提高带钢表面缺陷的识别效果；主要技术方案包括：获取图像样本集，其中，所述图像样本集中包括有多个带钢表面图像样本，且各所述带钢表面图像样本分别标注有至少一种带钢表面缺陷；采用具有多尺寸特征融合功能的神经网络模型，对所述图像样本集中的带钢表面图像样本进行多尺寸特征融合处理，从所述图像样本集的带钢表面图像样本中提取表征带钢表面缺陷的目标特征图；基于所提取的目标特征图，训练带钢表面缺陷识别模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 带钢 表面 缺陷 识别 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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