-
公开(公告)号：CN116740433A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310688176.X
申请日：2023-06-12
Applicant: 南京工业职业技术大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40
Abstract: 本发明属于视觉检测领域，具体涉及了一种可解释性的粉末残留视觉检测方法及设备，旨在解决现有的残留物视觉检测模型标注成本高、可解释性差和实用性不强的问题。本发明包括：将粉末容器图像集分类并进行格式和大小调整，获得设定格式和尺寸的无残留图像样本集和有残留图像样本集；基于迁移学习构建粉末残留视觉检测模型，包括数据增强模块、特征提取模块、联合注意力权值调整模块和双头输出模块；通过图像样本训练粉末残留视觉检测模型，并进行容器粉末残留检测，获得分类结果和对应的可解释性热力图。本发明训练效率高、实用性强、标注成本低，并且具备可解释性，对推动深度学习在工业场景的落地具有非常重要的意义。
Search Results
1
records
(took 0.03 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
