基于深度学习的杂质检测方法、装置、设备、介质和产品

本公开的实施例公开了基于深度学习的杂质检测方法、装置、设备、介质和产品。该方法的一具体实施方式包括：获取再生资源对应各个角度的多光源图像组集；对多光源图像组集进行预处理，得到预处理后的多光源图像组集；对预处理后的多光源图像组集进行通道级融合，得到融合图像组；将融合图像组输入预先训练的特征提取模型，得到多尺度特征图组集；根据多尺度特征图组集，生成掩膜数据组；根据掩膜数据组和预处理后的多光源图像组集，生成带标注的图像组；根据带标注的图像组，生成再生资源所对应的杂质检测信息。该实施方式通过使用深度学习的方法实现了较为高效、精准且智能化的杂质检测。