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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳市華漢偉業(yè)科技有限公司申請的專利一種圖像檢測模型的構(gòu)建方法、圖像檢測方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN112435258B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202011495984.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種圖像檢測模型的構(gòu)建方法、圖像檢測方法及裝置是由李杰明;楊洋設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-12-17向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種圖像檢測模型的構(gòu)建方法、圖像檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請涉及一種圖像檢測模型的構(gòu)建方法、圖像檢測方法及裝置，其中構(gòu)建方法包括：建立級聯(lián)反饋網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)；根據(jù)級聯(lián)反饋網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)配置得到對應(yīng)的損失函數(shù)；利用待檢測物體的多幅正常樣本圖像對級聯(lián)反饋網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，通過損失函數(shù)更新級聯(lián)反饋網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，在訓(xùn)練完成后得到圖像檢測模型。在級聯(lián)反饋網(wǎng)絡(luò)中使用淺層自編碼器形成網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，這種類似循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)可使得每一個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的參數(shù)保持完全一致，參數(shù)量相比現(xiàn)有方法得以大大降低，具有便于傳輸、存儲(chǔ)和部署的優(yōu)勢，從而簡化網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程，加快損失函數(shù)的收斂速度。

本發(fā)明授權(quán)一種圖像檢測模型的構(gòu)建方法、圖像檢測方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖像檢測模型的構(gòu)建方法，其特征在于，包括：建立級聯(lián)反饋網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)；所述級聯(lián)反饋網(wǎng)絡(luò)包括多個(gè)淺層自編碼器通過級聯(lián)反饋形成的多個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，其中，以每個(gè)所述淺層自編碼器作為所述級聯(lián)反饋網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，將各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)設(shè)為一個(gè)節(jié)點(diǎn)編組，通過所述節(jié)點(diǎn)編組內(nèi)各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的級聯(lián)形式建立所述級聯(lián)反饋網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)所述級聯(lián)反饋網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)配置得到對應(yīng)的損失函數(shù)；其中，將第一圖像重建質(zhì)量的表示公式或者第三圖像重建質(zhì)量的表示公式配置為損失函數(shù)，所述第一圖像重建質(zhì)量的表示公式通過計(jì)算所述節(jié)點(diǎn)編組內(nèi)首尾兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分別對應(yīng)的圖像歐氏距離得到，所述第三圖像重建質(zhì)量的表示公式通過所述第一圖像重建質(zhì)量的表示公式和第二圖像重建質(zhì)量的表示公式得到，所述第二圖像重建質(zhì)量的表示公式通過計(jì)算所述節(jié)點(diǎn)編組內(nèi)若干個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的方差統(tǒng)計(jì)量得到；利用待檢測物體的多幅正常樣本圖像對所述級聯(lián)反饋網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，通過所述損失函數(shù)更新所述級聯(lián)反饋網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，在訓(xùn)練完成后得到圖像檢測模型。

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