图像预训练模型的训练方法、系统及存储介质

AITNT
正文
推荐专利
图像预训练模型的训练方法、系统及存储介质
申请号:CN202510865699
申请日期:2025-06-26
公开号:CN120913029A
公开日期:2025-11-07
类型:发明专利
摘要
本发明涉及图像预训练技术领域,尤其涉及一种图像预训练模型的训练方法、系统及存储介质。所述方法包括以下步骤:采集原始训练图像,并进行高维特征映射和金字塔变换,以生成多分辨率特征体,基于特征体对图像进行纹理清晰度判定,筛分出瑕疵训练图像和合格训练图像,对于瑕疵训练图像,采用溯源纠正技术修正为瑕疵纠正训练图像,并构建正负对比图像以训练瑕疵图像预训练模型,同时,对合格训练图像进行弱扰动变换,生成扰动前后正例对以训练合格图像预训练模型,将两个预训练模型集成为协同样本流,通过集成预训练获得高性能的集成图像预训练模型。本发明实现了图像质量分级与差异建模,提高了瑕疵识别精度,增强了模型泛化能力。
技术关键词
预训练模型 瑕疵 多分辨率特征 融合纹理特征 图像特征数据 双模态 训练系统 金字塔 多任务 语义 多尺度分块 标签 样本 原始图像数据 掩膜 集成训练 纠正技术
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于多粒度知识蒸馏的多模态命名实体识别方法
文本编码器 命名实体识别方法 预训练模型 视觉特征 解码矩阵
2
基于神经网络的营养成分调控方法、系统及介质
序列二次规划算法 深度循环神经网络 调控方法 长短期记忆网络 模型预测控制系统
3
基于多波长的HBsAg检测方法及相关设备
多波长 样本 特征提取网络 化学发光法 特征融合网络
4
基于RMT深度学习模型的电子线路板瑕疵检测智能方法
电子线路板 深度学习模型 多任务学习方法 多任务学习模型 表达式
5
模型微调方法、装置、程序产品与电子设备
信令 基站 终端 微调系统 联邦模型
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号