[发明专利]一种基于深度学习的笔记本外观瑕疵分割方法在审
| 申请号： | 202110282633.6 | 申请日： | 2021-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN112907560A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 王诚;程坦;刘涛;吕剑 | 申请（专利权）人： | 中科海拓（无锡）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/194;G06T7/187;G06T7/12;G06T7/11;G06T7/136;G06K9/62 |
| 代理公司： | 安徽善安知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 34200 | 代理人： | 陈庭 |
| 地址： | 214000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的笔记本外观瑕疵分割方法，包括以下步骤：步骤一：采集训练样本制作数据集，使用数据集训练模型至收敛；步骤二：采集目标图像；步骤三：进行连通域分析找到面积最大的连通域，以该区域为中心将图像裁剪为目标大小进行输入，最大程度上保证了图像的清晰度；步骤四：修改Res50的结构，将Res4和Res5的卷积模块用可形变卷积替代，固定之前层的参数不变，重新训练Res4以及Res4之后的层的参数，增强模型的几何变换建模的能力，减少了漏报和误报；步骤五：对数据集中的目标框进行K‑Means聚类获取搜索框大小的先验知识；步骤六：调整裁剪好的图像的大小，输入深度学习模型；步骤七：通过深度学习模型对笔记本外观瑕疵进行判别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 笔记本 外观 瑕疵 分割 方法 | ||
【主权项】：
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