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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明公开了一种基于正样本诱导的不平衡异常图像检测方法，属于图像处理技术领域。异常图像检测对于提升工业视觉质量检测精度和效率具有重要意义，在大多数真实场景下的异常图像检测中，往往存在正、负样本比例不平衡的情况，使得异常图像检测更具挑战性。本发明通过提出一种新型的正样本诱导损失来训练深度神经网络，以处理异常图像检测中的正负样本不平衡问题。所提出的正样本诱导损失包括正样本分类分数诱导损失和正样本特征对比损失。为进一步提升正负样本不平衡问题下的检测精度，本发明通过将负样本划分为多个子集，提出了基于正样本诱导损失的多模型集成方法。能够有效提升异常图像检测精度。
主权项：1.一种基于正样本诱导的不平衡异常图像检测模型的训练方法，其特征在于，包括：确定训练样本集，所述训练样本集中的样本为已打上标签的训练图像；其中，标签为0表示负样本，标签为1表示正样本；根据所述训练样本集，通过损失函数对初始神经网络进行训练，以获得异常图像检测模型；其中，所述损失函数lPLI表示为： 式中，Nb表示一个批次训练样本的总数，xi和yi分别表示该批次训练样本中第i张训练图像及对应的标签，yi为0或1，p0和p1分别表示该批次训练样本中负样本和正样本的频率，fθxi[0]和fθxi[1]分别表示将第i张训练图像预测为负样本和正样本的分类分数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种基于正样本诱导的不平衡异常图像检测方法
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