[发明专利]一种基于多任务增量学习的表面缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202210799731.1 | 申请日： | 2022-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN115222684A | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 郭磊;薛红新;熊风光;庞敏;孙福盛;王爽;况立群 | 申请（专利权）人： | 中北大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/764;G06N20/00 |
| 代理公司： | 太原申立德知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14115 | 代理人： | 程园园 |
| 地址： | 030051*** | 国省代码： | 山西;14 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明属于表面缺陷检测领域，具体涉及一种基于多任务增量学习的表面缺陷检测方法，可用于缺陷检测。该方法所包括的步骤如下：本发明利用MobileVIT进行特征提取，为面向新材质的新任务添加各自的全连接层作为相应的分类器，然后以逐任务的形式将样本输入模型，并对新旧任务计算交叉熵损失，对旧任务计算轻量化协方差特征蒸馏损失，其次利用反向传播算法优化模型，最后采用Herding方法挖掘样例。本发明采用轻量化的MobileVIT进行特征提取，并从模型和特征层面减轻灾难性遗忘，具有较高的实际工程应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 增量 学习 表面 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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