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申请/专利权人：苏州深视信息科技有限公司
摘要：本发明提供了一种弱监督渐进式多层次柔性电路板配准模型及方法，模型包括特征提取模块、全局粗匹配模块、局部细匹配模块和上采样模块；特征提取模块提取图像中的高分辨率特征和低分辨率特征；全局粗匹配模块对图A和图B的低分辨率特征进行粗匹配；上采样模块对全局粗匹配模块输出的变形场和置信度进行尺度扩大；局部细匹配模块对图A和图B的高分辨率特征进行局部匹配。本发明采用深度学习技术，通过神经网络模型提取图像特征，采用多层次渐进式学习方法，输出不同分辨率下图像与基准图像之间的变形场，采用弱监督学习方法，将人工标注的训练样本和无人工标注的训练样本一块用于训练，提升模型的鲁棒性的同时，降低人工制作样本的投入。
主权项：1.一种弱监督渐进式多层次柔性电路板配准模型，其特征在于，包括特征提取模块、全局粗匹配模块、局部细匹配模块和上采样模块；其中，所述特征提取模块用于提取图像中的高分辨率特征和低分辨率特征；所述全局粗匹配模块对图A和图B的低分辨率特征进行粗匹配并输出图A到图B的变形场和变形场位移量的置信度；所述上采样模块用于对全局粗匹配模块输出的变形场和置信度进行尺度扩大；所述局部细匹配模块在上采样模块的输出结果的引导下，对图A和图B的高分辨率特征进行局部匹配并输出图A到图B的高分辨率特征的变形场和变形场位移量的置信度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州深视信息科技有限公司 一种弱监督渐进式多层次柔性电路板配准模型及方法
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