一种基于改进YOLOv7的半监督轴承表面缺陷检测方法

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一种基于改进YOLOv7的半监督轴承表面缺陷检测方法
申请号:CN202410776177
申请日期:2024-06-17
公开号:CN118799267A
公开日期:2024-10-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于改进YOLOv7的半监督轴承表面缺陷检测方法,包括以下步骤:S1.采集轴承表面缺陷图像,划分数据集并标注;S2.基于YOLOv7算法进行优化改进,得到改进后的YOLOv7‑RBE缺陷检测算法;S3.使用YOLOv7‑RBE模型作为基准检测网络,构建一个教师网络和一个学生网络;S4.在监督阶段,有标签数据输入学生网络中进行预训练,将预训练权重复制给教师网络;S5.在半监督阶段,无标签数据输入教师网络进行结果预测,获得初步伪标签;S6.有标签数据和带伪标签的无标签数据共同训练检测模型,并且实时将学生网络的权重参数传递给教师网络。本发明用以解决现有轴承表面缺陷检测模型参数量大、轴承缺陷尺度小以及当前公开数据集不足标注成本高的问题。
技术关键词
轴承表面缺陷检测 无标签数据 教师 表面缺陷图像 训练检测模型 学生 阶段 双向特征金字塔 缺陷检测算法 锈斑 图片 滤波算法 布匹 基准 网络结构
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