摘要
本发明涉及电路板配准技术领域的一种基于深度角点特征匹配的刚性电路板配准模型及方法,所述模型包括特征提取模块、位置编码模块、粗粒度特征对齐模块、匹配点注意力模块、细粒度特征对齐模块和输出模块。本发明将深度学习和弱监督学习相结合,解决刚性电路板的配准问题,本发明提出的方法,能大大提升基于点特征的配准方法的精度上线,通过弱监督学习,能大大提升模型的泛化能力,并节省标注训练样本的人力。
技术关键词
细粒度特征
对齐模块
特征提取模块
特征匹配矩阵
角点特征
注意力
编码模块
输出模块
电路板
序列特征
建立神经网络模型
二维图像特征
输出特征
弱监督学习
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