基于YOLO与扩散模型的芯片缺陷弱监督语义分割方法

本发明公开基于YOLO与扩散模型的芯片缺陷弱监督语义分割方法，包括：采集芯片缺陷弱监督数据集，并进行弱监督人工标注并构建芯片缺陷图像弱监督数据集；基于芯片缺陷图像弱监督数据集，构建并训练目标检测模型；获取待检测芯片缺陷图像并输入至训练完成的目标检测模型进行缺陷位置预测，输出芯片缺陷区域定位图像；将芯片缺陷区域定位图像输入至扩散模型进行图像重建，输出芯片重建图像；将待测的芯片缺陷图像与芯片重建图像进行差异值比较和热力图分析，输出像素级精度的芯片缺陷语义分割结果。本发明通过利用低精度弱监督标注数据训练模型，实现高精度语义分割，降低了训练成本，提升模型实用性。