基于样本特征分布图的机器视觉深度学习模型训练方法、电子设备及存储介质

本发明公开基于样本特征分布图的机器视觉深度学习模型训练方法、电子设备及存储介质。所述机器视觉深度学习模型训练方法包括：步骤S1，获取关于材料表面缺陷的样本集和基于所述样本集训练得到的机器视觉深度学习模型；步骤S2，由所述机器视觉深度学习模型检验所述样本集并且根据检验到的特征信息结果建立样本特征空间分布图；步骤S3，基于所述样本特征空间分布图的可视化特性，定位到问题的所述样本特征并且对其进行修正，得到修正后的所述样本集；以及，步骤S4，基于修正后的所述样本集，重新训练所述机器视觉深度学习模型。本发明的有益效果在于：提高所述机器视觉深度学习模型的推理效果。