摘要
本发明涉及陶瓷检测技术领域,尤其涉及一种基于深度学习的陶瓷真实性检测方法及系统,S1、获取陶瓷图像并进行预处理;S2、根据预处理后的陶瓷图像构建三元组训练数据;S3、基于深度度量学习框架构建陶瓷真实性检测模型,将三元组训练数据输入陶瓷真实性检测模型中,利用三元组损失函数对陶瓷真实性检测模型进行优化训练;S4、对训练后的陶瓷真实性检测模型进行评估,得到训练好的陶瓷真实性检测模型。本发明通过构建训练好的陶瓷真实性检测模型实现了对陶瓷真伪的自动化、高效率和高精度检测。
技术关键词
真实性检测方法
样本
三元组损失函数
深度度量学习
图像
数据生成器
陶瓷检测技术
更新模型参数
梯度下降法
输出特征
网络结构
代表
策略
颜色
高效率
系统为您推荐了相关专利信息
多视点全景图
投影面
三维重建方法
隧道图像拼接方法
坐标系
深度图
多尺度特征提取
浅层特征提取
输入模块
三维模型
图片
深度学习模型
帧间运动估计
硬件加速模块
通道注意力机制