一种类别混合掩码融合卷积神经网络的密集微小芯片实例分割方法

本发明公开了一种类别混合掩码融合卷积神经网络的密集微小芯片实例分割方法，属于芯片实例分割及检测领域，首先构建芯片晶圆光学图像数据集，将数据集分为测试集和训练集，然后构建类别混合掩码融合卷积神经网络初始模型，通过建立的训练集对类别混合掩码融合卷积神经网络初始模型进行训练，得到类别混合掩码融合卷积神经网络最终模型，最后通过类别混合掩码融合卷积神经网络最终模型对构建的测试集进行分割，完成芯片图像的实例分割，本发明的类别混合掩码融合卷积神经网络的密集微小芯片实例分割方法，解决了现有检测技术对工业级密集微小芯片图像检测精度不足的问题，通过强化每个芯片的局部特征，显著提升模型在类别分类和精细定位的性能。