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申请/专利权人：苏州鼎纳自动化技术有限公司
摘要：本发明公开的一种基于tripletloss的工业缺陷二阶段目标检测网络，包括收集缺陷数据集；训练RPN网络，生成目标候选框；将目标候选框调整到7*7，使用tripletloss训练网络；用训练好的网络评估待测缺陷图片和各类缺陷的L2距离；选取距离最近的类别，作为最终的检测结果；本申请利用原有缺陷数据集的图片，提升模型对缺陷检测的能力，降低过拟合风险，模型具备先验知识，泛化能力强，降低模型对缺陷图片数量的需求，少量缺陷图片可完成缺陷检出效果。
主权项：1.一种基于tripletloss的工业缺陷二阶段目标检测网络，其特征在于，包括如下步骤：S1，收集缺陷数据集；S2，训练RPN网络，生成目标候选框；S3，将目标候选框调整到7*7，使用tripletloss训练网络；S4，用训练好的网络评估待测缺陷图片和各类缺陷的L2距离；S5，选取距离最近的类别，作为最终的检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州鼎纳自动化技术有限公司 一种基于triplet loss的工业缺陷二阶段目标检测网络
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