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成立历史第 年

专利信息

一种基于深度学习的长尾夹缺陷检测方法及系统【异议或纠错】

档案编号： CQ-072-6960-5760
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06T7/00;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/082;G06N3/096;G06V10/774;G06V10/82类
授权状态： 已授权
档案内容： 本发明公开了一种基于深度学习的长尾夹缺陷检测方法及系统,属于图像处理技术领域,包括以下步骤：S1：构建样本数据集；S2：获取预训练模型；S3：构建长尾夹缺陷检测识别模型；S4：进行检测识别。本发明以YOLOv4-Tiny网络作为基础网络,通过迁移学习共享预训练网络中的权值参数,并添加全局空间注意力机制模块,提高特征表征能力,能够较为准确的对长尾夹缺陷图像实现检测识别,在进行图像缺陷检测效果对比实验中,表现出了较好的检测效果,其中mAP值指标达到了91.66％,实现了长尾夹缺陷图像的检测识别,为后续实现长尾夹检验及反馈系统打下基础,值得被推广使用。
附件下载：  (原始资料备查)

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