目标组织的检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品.pdf
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目标组织的检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品.pdf
本申请涉及一种目标组织的检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品。所述方法包括:根据获取的待测图像确定其中的各候选组织的初始检测结果;根据各所述候选组织的初始检测结果,构建各所述候选组织之间的初始空间拓扑结构;对各所述候选组织之间的初始空间拓扑结构进行优化处理,确定各所述候选组织的目标检测结果;所述候选组织的目标检测结果中包括所述候选组织是否为目标组织。采用本方法能够保证获得的检测结果的准确性。
目标检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品.pdf
本申请涉及一种目标检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品。所述方法包括:获取待检测图像;所述待检测图像包括至少一个待检测目标;将所述待检测图像输入至预设的目标检测网络中,得到各所述待检测目标的检测结果;其中,所述目标检测网络包括概率热力图头模组;所述概率热力图头模组包括背景通道;所述概率热力图头模组用于通过所述背景通道去除待检测目标中的干扰因素,并在去除干扰因素后对各所述待检测目标进行分类。采用本方法能够输出精确度更高的目标检测结果。
目标检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品.pdf
本申请涉及一种目标检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品。所述方法包括:将目标图像输入至特征提取网络中,其中,特征提取网络包括了级联的下采样网络、分层网络、注意力网络和特征融合网络,注意力网络包括多个注意力模块;然后,通过下采样网络对目标图像进行下采样特征提取处理,通过分层网络对下采样网络输出的特征图进行分层处理,通过多个注意力模块对分层网络输出的多个分层特征图进行特征提取,通过特征融合网络对多个注意力模块输出的多个特征图以及下采样网络输出的特征图进行融合处理,得到用于进行目标检测的目标特征图。采用本方
图像缺陷检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品.pdf
本申请实施例提出了一种图像缺陷检测方法、装置、电子设备、计算机存储介质和计算机程序产品,该方法包括:获取第一样本集;根据所述第一样本集对第一初始模型进行预训练,得到训练完成的第一模型;所述第一样本集包括多张无缺陷图像;获取第二样本集;根据所述第二样本集对第二初始模型进行训练,得到训练完成的第二模型;所述第二样本集包括设置有正样本标签的无缺陷图像和设置有负样本标签的有缺陷图像;其中,所述第二初始模型是基于所述第一模型得到的;获取待检测图像,使用所述第二模型对所述待检测图像进行缺陷检测。
微管缺陷检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品.pdf
本申请涉及一种微管缺陷检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品。通过获取待测半导体晶圆的待检测图像,对待检测图像进行滤波处理,得到滤波处理后的第一检测图像,进一步对第一检测图像进行自适应阈值处理,得到目标检测图像,从而根据目标检测图像以及预设的分类算法,确定待测半导体晶圆的微管缺陷。本方法在获取待测半导体晶圆的待检测图像后,采用图像处理算法,对待检测图像进行分析处理,从而识别待测半导体晶圆的微管缺陷,替代传统的人工利用显微镜目检的识别方式,提高了半导体晶圆的微管缺陷准确率和检测效率,降低检测成本。而且,在