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申请/专利权人：太原理工大学
摘要：本发明公开了一种基于视觉语言提示学习的工业材料表面形貌测量分析方法，包括以下步骤：对于工业材料表面图像，进行裁剪处理，统一图像大小，根据工业需求的测量指标要求整理出带有不同标签的图像文本对；将带有标签的图像文本对处理成含有正例与负例的数据集，并将数据集划分为训练集、验证集和测试集；材料表面图像被输入到双路并行对抗网络中，进行特征提取；形貌特征文本模板和材料表面图像被输入到视觉语言多模态信息融合网络进行工业材料表面形貌测量及分析，得到多模态多粒度融合特征F；得到多模态多粒度融合特征F后，经过特征判别器进行判别，实现对工业材料表面形貌的测量及分析。
主权项：1.一种基于视觉语言提示学习的工业材料表面形貌测量分析方法，其特征在于，包括以下步骤：A1对于工业材料表面图像，进行裁剪处理，统一图像大小，根据工业需求的测量指标要求整理出带有不同标签的图像文本对；A2将带有标签的图像文本对处理成含有正例与负例的数据集，并将数据集划分为训练集、验证集和测试集；A3材料表面图像被输入到双路并行对抗网络中，进行特征提取；A4形貌特征文本模板和材料表面图像被输入到视觉语言多模态信息融合网络进行工业材料表面形貌测量及分析，得到多模态多粒度融合特征F；A5得到多模态多粒度融合特征F后，经过特征判别器进行判别，实现对工业材料表面形貌的测量及分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 太原理工大学 基于视觉语言提示学习的工业材料表面形貌测量分析方法
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