摘要
本发明涉及图像处理技术领域,具体地说,涉及一种基于棋盘卷积的缺陷检测方法、系统、设备及介质;首先输入图像数据,然后将神经网络模型中除了用于映射输出结果的头部模块其他模块中的卷积层替换为棋盘卷积层,其中棋盘卷层相比标准卷积层通过丢弃部分核内元素形成一个类似一个棋盘样式核函数构成;最后输出推理结果;能够显著降低网络模型的计算复杂度和参数量,从而有效加速卷积神经网络的训练过程,同时在保持高精度方向检测的基础上,提升系统的实时响应能力。
技术关键词
缺陷检测方法
棋盘式
数据处理模块
电子设备上执行
缺陷检测系统
多层级特征
可读存储介质
图像处理技术
神经网络模型
计算机
提升系统
参数
重构
优化器
检测头
系统为您推荐了相关专利信息
多模态
远场语音识别技术
三维人体建模
数据采集模块
方舱
饲料投放系统
猪栏
胖瘦程度
图像识别技术
数据处理模块
调控策略
卷积神经网络图像
数据采集单元
贝叶斯网络推理
强化学习策略
产品缺陷检测方法
图像分类网络
产品缺陷检测装置
卷积算法
缺陷检测单元