网络训练、轮毂检测的方法、装置、设备、介质和产品

本发明提供一种网络训练、轮毂检测的方法、装置、设备、介质和产品，该方法包括：获取样本轮毂图像的训练集；提取训练集中的各轮毂图像的中间三层特征，生成正常特征样本库，其中，中间三层特征为去除全链接层和激活层后的三层卷积层；将中间三层特征与正常特征样本库中的正常特征进行比较，生成差分特征；根据差分特征和中间三层特征得到预测结果，预测结果包括是否为疑似异常轮毂以及疑似异常轮毂的异常区域；根据预测结果优化异常检测神经网络的参数，得到训练后的异常检测神经网络。本发明中，仅利用少量合格样本，获得更有效的特征表示，实现高准确率与极低漏检率，并节省算法研发及迭代升级的数据及时间成本。