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申请/专利权人：上海帆声图像科技有限公司
摘要：本发明公开了基于降低模型学习冗余特征方式的视觉检测、识别方法，包括以下步骤：步骤S1：采集产品图像并对采集的图像进行预处理；步骤S2：将处理后的图像数据传递至基于降低模型学习冗余特征的视觉检测识别模块，完成图像数据的训练以及推理过程；步骤S3：通过结果输出模块将模型推理的结果以图像形式输出，本发明提供了基于降低模型学习冗余特征方式的缺陷检测方法，由模型自主完成学习过滤冗余特征，来提高模型的准确率以及降低计算成本。
主权项：1.基于降低模型学习冗余特征方式的视觉检测、识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：采集产品图像并对采集的图像进行预处理；步骤S2：将处理后的图像数据传递至基于降低模型学习冗余特征的视觉检测识别模块，完成图像数据的训练以及推理过程；步骤S3：通过结果输出模块将模型推理的结果以图像形式输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海帆声图像科技有限公司 基于降低模型学习冗余特征方式的视觉检测、识别方法与装置
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