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一种基于双分支流模型的无监督缺陷分类与分割方法、系统及存储介质 

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申请/专利权人:哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

摘要:本发明提供一种基于双分支流模型的无监督缺陷分类与分割方法、系统及存储介质,该无监督缺陷分类与分割方法包括:步骤一:将图片调整后输入特征提取器,得到特征图x0、x1、x2、x3;步骤二:将特征图x0、x1、x2、x3输入双分支流模型,特征图x0、x1输入分割流模型,特征图x1、x2、x3输入分类流模型,特征图x0、x1经分割流模型的耦合层得到尺度较大的特征图z0、z1,分割流模型利用尺度较大的特征图z0、z1完成缺陷分割任务,特征图x1、x2、x3经分类流模型的多尺度耦合层映射处理得到尺度较小的特征图z2、z3、z4,分类流模型利用尺度较小的特征图z1、z2、z3完成缺陷分类的任务,实现兼顾算法的缺陷检测与定位能力的目标。本发明的有益效果是:本发明无监督缺陷分类与分割方法无需标注成本、精度高以及泛化性好。

主权项:1.一种基于双分支流模型的无监督缺陷分类与分割方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一:将图片调整后输入特征提取器,经特征提取器得到特征图x0、x1、x2、x3;步骤二:将所述步骤一获得的特征图x0、x1、x2、x3输入双分支流模型,其中,特征图x0、x1输入分割流模型,特征图x1、x2、x3输入分类流模型,特征图x0、x1经分割流模型的耦合层得到尺度较大的特征图z0、z1,分割流模型利用尺度较大的特征图z0、z1完成缺陷分割任务,特征图x1、x2、x3经分类流模型的多尺度耦合层映射处理得到尺度较小的特征图z2、z3、z4,分类流模型利用尺度较小的特征图z2、z3、z4完成缺陷分类的任务,实现了兼顾算法的缺陷检测与定位能力的目标。

全文数据:

权利要求:

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