一种基于深度学习目标检测和多标签分类的物料分选方法及装置

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一种基于深度学习目标检测和多标签分类的物料分选方法及装置
申请号:CN202410926210
申请日期:2024-07-11
公开号:CN118887464A
公开日期:2024-11-01
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习目标检测和多标签分类的物料分选方法及装置,属于物料分选检测技术领域。本发明的基于深度学习目标检测和多标签分类的物料分选方法,所述方法包括:获取物料原始图像;对原始图像进行标注,获得深度学习目标检测数据集;通过所述深度学习目标检测数据集,进行深度学习模型训练并提取目标物料;建立多标签分类模型,对提取目标物料的图像输入多标签分类模型,获得一个图像的多个标签,根据标签进行物料分选。建立多标签分类模型,对一个物料设置多个标签类别,分选时客户可以根据自己的需求设置某一标签类别的物料为最终分选的类别。
技术关键词
物料分选方法 深度学习模型训练 多标签 标签类别 注意力机制 网络模块 分选检测技术 拍摄组件 Sigmoid函数 物料分选装置 彩色图像 数据 平台 相机 客户
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