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申请/专利权人：西门子股份公司
摘要：本发明认识到，异常检测的深度学习方法需要大量的训练数据才能正确学习任务。本发明还认识到，捕获异常的图像可能特别昂贵且不切实际，或者在某些情况下甚至是不可能的。例如，按照定义，异常可能罕见，因此收集足够的样本来训练卷积神经网络可能会繁琐。对所描述的异常进行标注也可能是一项既昂贵又耗时的任务。在各种示例中，生成了包括合理且经标注的表面缺陷异常的现实合成图像。这些合成图像被用来以全监督的方式训练高效的异常分割网络。
主权项：1.一种方法，包括：由异常纹理生成器生成第一彩色纹理图像，所述第一彩色纹理图像包括相应的表面异常；获取物体的与所述第一彩色纹理图像相关联的3D模型；基于所述3D模型和与所述3D模型相关联的所述第一彩色纹理图像，渲染模块生成相应物体的第一合成图像，所述第一合成图像定义现实场景中的物体，所述第一合成图像的物体分别定义表面以及相应物体的表面上的至少一个异常；以及使用所述第一合成图像来训练异常分割网络，以检测异常。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西门子股份公司 表面异常检测的训练系统
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