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混合型深度学习视觉检测方法、装置、设备及存储介质【异议或纠错】

档案编号: CQ-129-2909-5032
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G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明公开了一种混合型深度学习视觉检测方法、装置、设备及存储介质,涉及人工智能领域。所述方法包括:通过预设的训练数据集训练预设的卷积神经网络模型;将训练后的卷积神经网络模型的输出层删除得到目标卷积神经网络模型;将训练数据集的样本图片输入到目标卷积神经网络模型中,提取图片的图像特征值;将图像特征值输入到预设的聚类分类器中得到多个类别;确定类别与标签的映射关系;通过判断待测样本图片的图像特征值与所述合格类别的类心的距离是否小于预设的距离阈值从而判定所述待测样本图片的标签为合格品。通过实施该方法可有效应对不在训练数据集中出现的新的次品问题,提高质检的准确率和鲁棒性。
附件下载:  (原始资料备查)

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