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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明属于神经网络特征提取相关技术领域，其公开了一种增强神经网络特征多样性的缺陷检测方法及系统，方法包括：将待检测图像输入第一神经网络特征提取模块和第二神经网络提取模块，以提取不同维度的图像缺陷特征；采用特征差异性损失函数计算上述两提取模块提取到的图像缺陷特征之间的差异性损失，基于分割损失和差异性损失构建训练函数；采用训练函数对两种神经网络提取模块、以及两种神经网络提取模块提取结果的融合解码过程进行训练，直至收敛，得到缺陷图像。本申请提出一种能够提取不同特征的神经网络模块和衡量不同模块提取到特征之间差异性的损失函数，进而获得多样性特征，降低特征冗余，提升检测效果。
主权项：1.一种增强神经网络特征多样性的缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1：将待检测图像输入第一种神经网络特征提取模块和第二种神经网络特征提取模块，以提取不同维度的图像缺陷特征，其中，所述第一种神经网络特征提取模块由基于卷积核组中的一种或多种卷积核构建，所述第二种神经网络特征提取模块由基于卷积核组中的另外一种或多种卷积核构建，所述卷积核组包括对角卷积核、水平卷积核、竖直卷积核和普通卷积核；S2：采用特征差异性损失函数计算所述第一种神经网络特征提取模块和第二种神经网络特征提取模块提取到的图像缺陷特征之间的差异性损失，其中，所述差异性损失函数与所述两种神经网络特征提取模块的输出结果的差的平方或范数或散度成反比；S3：基于分割损失和所述差异性损失的加权构建训练函数；S4：采用所述训练函数对所述第一种神经网络特征提取模块、第二种神经网络特征提取模块、以及第一种神经网络特征提取模块和第二种神经网络特征提取模块提取的图像缺陷特征的融合解码过程进行训练，直至收敛，得到缺陷图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种增强神经网络特征多样性的缺陷检测方法及系统
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