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公开(公告)号：CN113673354A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110838489.X
申请日：2021-07-23
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于上下文信息与联合嵌入的人体关键点检测方法，该方法包含以下步骤：S1：获取训练数据；S2：搭建人体关键点检测模型；S3：构建人体关键点真实标签热图和联合嵌入值标签热图；S4：使用训练数据对人体关键点检测模型进行训练，得到训练后的人体关键点检测模型；S5：使用验证数据对人体关键点检测模型进行评估，选取最优模型；S6：重复步骤S4至S5，至全部训练数据被训练完成，得到最优模型；S7：利用最优模型进行人体关键点预测。该方法通过上下文融合模块对特征图中的像素内在相关性进行建模，提高了对关键点像素位置的预测进度，同时通过构造联合嵌入损失，降低训练难度加快收敛速度，保证不同人体关键点之间的正确匹配。
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公开(公告)号：CN113610822A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110927828.1
申请日：2021-08-13
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度信息融合的表面缺陷检测方法，包括：获取待测物品的表面缺陷图像以及标注了缺陷真实坐标值与缺陷类别的标签文件，构建缺陷数据集；对缺陷数据集进行预处理，得到预处理后的缺陷数据集；搭建缺陷检测网络，缺陷检测网络包括特征提取模块和缺陷预测模块，特征提取模块包括主干网络、高层特征融合模块和相邻特征融合模块，缺陷预测模块包括目标区域提议模块和缺陷定位网络；根据预处理后的缺陷数据集对缺陷检测网络进行训练，得到缺陷检测模型；获取待测物品的待检测表面图像，根据待检测表面图像和缺陷检测模型得到表面缺陷检测结果。有效提高检测效率和准确性。
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公开(公告)号：CN113673354B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202110838489.X
申请日：2021-07-23
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于上下文信息与联合嵌入的人体关键点检测方法，该方法包含以下步骤：S1：获取训练数据；S2：搭建人体关键点检测模型；S3：构建人体关键点真实标签热图和联合嵌入值标签热图；S4：使用训练数据对人体关键点检测模型进行训练，得到训练后的人体关键点检测模型；S5：使用验证数据对人体关键点检测模型进行评估，选取最优模型；S6：重复步骤S4至S5，至全部训练数据被训练完成，得到最优模型；S7：利用最优模型进行人体关键点预测。该方法通过上下文融合模块对特征图中的像素内在相关性进行建模，提高了对关键点像素位置的预测进度，同时通过构造联合嵌入损失，降低训练难度加快收敛速度，保证不同人体关键点之间的正确匹配。
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公开(公告)号：CN113610822B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202110927828.1
申请日：2021-08-13
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度信息融合的表面缺陷检测方法，包括：获取待测物品的表面缺陷图像以及标注了缺陷真实坐标值与缺陷类别的标签文件，构建缺陷数据集；对缺陷数据集进行预处理，得到预处理后的缺陷数据集；搭建缺陷检测网络，缺陷检测网络包括特征提取模块和缺陷预测模块，特征提取模块包括主干网络、高层特征融合模块和相邻特征融合模块，缺陷预测模块包括目标区域提议模块和缺陷定位网络；根据预处理后的缺陷数据集对缺陷检测网络进行训练，得到缺陷检测模型；获取待测物品的待检测表面图像，根据待检测表面图像和缺陷检测模型得到表面缺陷检测结果。有效提高检测效率和准确性。
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