基于降低模型学习冗余特征方式的视觉检测、识别方法与装置

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基于降低模型学习冗余特征方式的视觉检测、识别方法与装置
申请号:CN202410712560
申请日期:2024-06-04
公开号:CN118570574A
公开日期:2024-08-30
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于降低模型学习冗余特征方式的视觉检测、识别方法,包括以下步骤:步骤S1:采集产品图像并对采集的图像进行预处理;步骤S2:将处理后的图像数据传递至基于降低模型学习冗余特征的视觉检测识别模块,完成图像数据的训练以及推理过程;步骤S3:通过结果输出模块将模型推理的结果以图像形式输出,本发明提供了基于降低模型学习冗余特征方式的缺陷检测方法,由模型自主完成学习过滤冗余特征,来提高模型的准确率以及降低计算成本。
技术关键词
冗余特征 视觉检测识别 识别方法 输出模块 神经网络卷积层 图像采集模块 通道注意力机制 缺陷检测方法 数据 识别装置 列表 代表 工业
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