混合型深度学习视觉检测方法、装置、设备及存储介质
基本信息
| 申请号 | CN202011235407.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112329860A | 公开（公告）日 | 2021-02-05 |
| 申请公布号 | CN112329860A | 申请公布日 | 2021-02-05 |
| 分类号 | G06K9/62(2006.01)I; | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 赵紫州;褚英昊;秦诗玮;何英杰;张中泰 | 申请（专利权）人 | 深圳市微埃智能科技有限公司 |
| 代理机构 | 深圳市精英专利事务所 | 代理人 | 李莹 |
| 地址 | 518000广东省深圳市前海深港合作区前湾一路35号前海深港青年梦工场5栋222室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 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。 |
