绝缘子缺陷检测模型训练方法、检测方法及相关设备.pdf
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绝缘子缺陷检测模型训练方法、检测方法及相关设备.pdf
本申请公开了绝缘子缺陷检测模型训练方法、检测方法及相关设备,方法包括:获取无人机拍摄的绝缘子航拍图像,并对所述绝缘子航拍图像中存在的绝缘子缺陷部分进行人工标注;通过扩增仿射变换算法对所述人工标注的绝缘子航拍图像进行数据增强,形成训练绝缘子图像集;以所述训练绝缘子图像集为训练数据,以IC损失算法检测的总损失小于预设值为训练目标,对绝缘子缺陷检测模型的参数进行调整,得到训练完成的绝缘子缺陷检测模型。通过扩增仿射变换算法克服了航拍图像不足和训练图像正常与含缺陷的图像比例不均导致的检测精度低困难,通过绝缘子缺陷检
检测模型训练方法、语音对话检测方法及相关设备.pdf
本发明提供一种检测模型训练方法、语音对话检测方法及相关设备,该方法包括:构建待训练对话文本检测模型,所述待训练对话文本检测模型包括输入网络层、共享网络层和N个独占网络层,每一所述独占网络层与一个检测任务对应,N为正整数;利用目标文本以及N个检测任务对应的字段信息对所述待训练对话文本检测模型进行训练得到所述对话文本检测模型,所述N个检测任务各不相同。本发明实施例降低了语音检测的成本。
图像检测方法及相关的模型训练方法、设备、装置.pdf
本申请公开了一种图像检测方法及相关的模型训练方法、设备、装置。检测方法包括:获取包含目标对象的目标医学图像;其中,目标对象包括若干骨骼;基于目标医学图像,确定至少一张待检测图像,其中,待检测图像包含至少部分的目标医学图像;对至少一张待检测图像进行检测,得到检测结果,其中,检测结果包括待检测图像中的骨骼的以下至少一种检测信息:类别信息和/或在目标医学图像的位置信息。上述方案,能够提高对医学图像中肋骨进行检测的效率和准确度。
电路板缺陷检测模型的训练方法及装置、检测方法及装置.pdf
本申请提供了一种电路板缺陷检测模型的训练方法及装置、检测方法及装置,其中,该训练方法包括:获取本轮训练使用的至少一个训练样本对;其中,训练样本对包括两个相同和/或不同的电路板图像;将获取的至少一个训练样本对中的每个训练样本对输入具有两个分支的神经网络的分支分别对应的入口,并使用神经网络分别为输入的训练样本对确定第一特征和第二特征;将第一特征和第二特征进行比对得到的比对结果,与对应训练样本对的标注值进行匹配;并根据匹配结果对神经网络进行本轮训练;经过对神经网络的多轮训练,得到电路板缺陷检测模型。本申请通过训
图像检测方法及相关模型的训练方法、装置、设备、介质.pdf
本申请公开了一种图像检测方法及相关模型的训练方法、装置、设备、介质,其中,图像检测方法包括:多张图像的图像特征以及至少一组图像对的类别相关度,且多张图像包括参考图像和目标图像,多张图像中每两张图像组成一组图像对,类别相关度表示图像对属于相同图像类别的可能性;利用类别相关度,更新多张图像的图像特征;利用更新后的图像特征,得到目标图像的图像类别检测结果,且图像类别检测结果用于指示目标图像所属的图像类别。上述方案,能够提高图像类别检测的准确性。