基于无监督和弱监督结合的缺陷分类与分割方法及系统

本发明公开了一种基于无监督和弱监督结合的缺陷分类与分割方法及系统，方法包括使用仅包含无缺陷样本的训练数据集，通过特征提取器提取无缺陷样本的特征表示并存储在特征记忆库；将无标签包括缺陷和无缺陷样本的混合数据集与特征记忆库中的特征进行比对，以确定伪分类标签；设计基于类别激活图的弱监督网络用于提取图像中的特征、语义分割网络及其损失函数，利用无缺陷样本的训练数据集和伪分类标签数据训练语义分割网络。本发明方法结合了弱监督与无监督学习算法的优势，可实现高效的缺陷检测与定位。