基于深度学习的电子元件图像智能分析方法、装置及设备

本发明涉及一种基于深度学习的电子元件图像智能分析方法、装置及设备。方法包括：获取待分析图像；对待分析图像进行预处理，得到处理后的图像，并基于预设的多注意力特征提取模型，对处理后的图像进行特征提取，得到特征图；根据特征图确定多个锚框，并根据特征图和多个锚框生成预测结果，对预测结果进行后处理后得到目标结果，并输出目标结果。由此，通过引入深度学习模型对图像的特征进行分析并通过注意力机制去除特征图中的冗余与干扰项，通过快速响应能力满足了高速生产线的实时性要求，且极大降低了图像检测的错误率和漏检率，保证了多变复杂的工业环境中检测性能的高准确度，具有较高的可扩展性。