买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利缺陷检测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114781605B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210396947.3，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权缺陷检测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质是由熊坤坤;文琦;董帅;李文生;何元烈设计研发完成，并于2022-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本缺陷检测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种缺陷检测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，用于改善使用模型进行缺陷检测的准确率逐渐降低的问题。该方法包括：获取样本图像和样本图像对应的类别标签、领域标签和分割标签，类别标签表征样本图像是否存在缺陷，领域标签表征样本图像的所属数据域是源域样本或者目标域样本；使用样本图像和样本图像对应的类别标签对缺陷检测模型中的编码器和分类器进行训练，以及使用样本图像对缺陷检测模型中的编码器和领域自适应模块进行训练，以及使用样本图像和样本图像对应的分割标签对缺陷检测模型中的编码器和解码器进行训练，通过联合训练的方式获得缺陷检测模型，缺陷检测模型用于对图像进行缺陷检测。

本发明授权缺陷检测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种缺陷检测模型训练方法，其特征在于，包括： 获取样本图像和所述样本图像对应的类别标签、领域标签和分割标签，所述类别标签表征所述样本图像是否存在缺陷，所述领域标签表征所述样本图像的所属数据域是源域样本或者目标域样本，所述分割标签表征从所述样本图像的所有像素点中分割出的目标对象； 使用所述样本图像和所述样本图像对应的类别标签对缺陷检测模型中的编码器和分类器进行训练，以及使用所述样本图像对所述缺陷检测模型中的编码器和领域自适应模块进行训练，以及使用所述样本图像和所述样本图像对应的分割标签对所述缺陷检测模型中的编码器和解码器进行训练，通过联合训练的方式获得缺陷检测模型，所述缺陷检测模型用于对图像进行缺陷检测； 其中，所述编码器包括不同尺寸的多个下采样编码层，所述领域自适应模块包括多个与所述下采样编码层对应的领域判别器；所述使用所述样本图像对所述缺陷检测模型中的编码器和领域自适应模块进行训练，包括：依次使用所述多个下采样编码层从所述样本图像中提取出不同尺寸的多个图像特征；针对所述多个图像特征中的每个图像特征，使用所述下采样编码层对应的领域判别器计算出该图像特征的领域判别损失值，获得多个领域判别损失值；根据所述多个领域判别损失值计算出所述领域自适应模块的领域自适应损失值，并根据所述领域自适应损失值对所述缺陷检测模型中的编码器和领域自适应模块进行训练；所述领域判别损失值是通过公式 对第一领域预测值和第二领域预测值进行计算获得；其中，所述第一领域预测值是使用领域判别器对第一图像特征进行领域预测获得的，所述第二领域预测值是使用领域判别器对第二图像特征进行领域预测获得的，表示第i个领域判别器，表示第i个领域判别器的领域判别损失值，表示源域样本中提取出的第一图像特征的数量，H和W分别表示图像特征的高和宽，表示源域样本对应的样本图像，表示使用第i个下采样编码层对源域样本对应的样本图像进行特征提取操作，α和β为均方权重参数；表示目标域样本中提取出的第二图像特征的数量，表示目标域样本对应的样本图像，表示使用第i个下采样编码层对目标域样本对应的样本图像进行特征提取操作。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东工业大学，其通讯地址为：510080 广东省广州市越秀区东风东路729号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。