[发明专利]一种增强神经网络特征多样性的缺陷检测方法及系统在审
| 申请号： | 202210624077.0 | 申请日： | 2022-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN115100120A | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 李斌;李威风;唐立新;张泽丰;牛通之 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/26;G06V10/40;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 司宁宁 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于神经网络特征提取相关技术领域，其公开了一种增强神经网络特征多样性的缺陷检测方法及系统，方法包括：将待检测图像输入第一神经网络特征提取模块和第二神经网络提取模块，以提取不同维度的图像缺陷特征；采用特征差异性损失函数计算上述两提取模块提取到的图像缺陷特征之间的差异性损失，基于分割损失和差异性损失构建训练函数；采用训练函数对两种神经网络提取模块、以及两种神经网络提取模块提取结果的融合解码过程进行训练，直至收敛，得到缺陷图像。本申请提出一种能够提取不同特征的神经网络模块和衡量不同模块提取到特征之间差异性的损失函数，进而获得多样性特征，降低特征冗余，提升检测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 增强 神经网络 特征 多样性 缺陷 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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