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申请/专利权人：余姚市机器人研究中心;浙江大学
摘要：本发明公开了基于生成对抗和梯度调和的苹果图像表面缺陷判别方法，首先使用相机拍摄苹果图像，获得苹果缺陷图像数据集；接着使用YOLOv7对原始图像进行裁剪；接着基于生成对抗网络对原始图像进行数据增强；然后选用坐标注意力机制代替MobileNetV3网络中的SE注意力机制，作为骨架网络，并在骨架网络后面增加两个分类器，分别进行二分类任务和五分类任务；最后基于梯度调和损失函数，使用处理好的数据集对模型进行训练，保存训练中的最优模型，实现苹果表面缺陷判别。从而适应正常苹果和缺陷苹果样本数量明显不均衡的实际情况，实现对苹果表面缺陷更准确、更稳定的判别。
主权项：1.基于生成对抗和梯度调和的图像缺陷判别方法，其特征在于包括如下步骤：步骤S1：获取图像，并构建缺陷图像数据集；步骤S2：对图像进行裁剪；步骤S3：基于生成对抗网络对裁剪后的图像进行数据增强；步骤S4：基于坐标注意力机制，构建神经网络，基于构建的神经网络骨架，增加两个分类器，分别用于是否缺陷及缺陷种类的分类任务；步骤S5：基于梯度调和损失函数，使用增强好的图像数据集，对神经网络进行训练，使用训练好的神经网络对图像缺陷进行判别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 余姚市机器人研究中心 浙江大学 基于生成对抗和梯度调和的苹果图像表面缺陷判别方法
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