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申请/专利权人：浙江理工大学
摘要：本发明公开了一种面向多种缺陷面料数据集的疵点统一标注分类方法，该方法包括：构建面料疵点数据集；初始标注出面料疵点位置、大小及类别，并将标注出的疵点图像及类别信息分割出来；提出新的标注分类方法，确定最终标注框的形状、大小和类别；采用所选候选框适配标注来获取织物疵点检测模型所需要的训练数据，重新建立面料疵点数据集；利用疵点检测网络模型对面料疵点图像数据集进行训练及测试。本发明使用新的标注分类方法建立面料疵点数据集，利用目标检测模型训练识别，使其能够在工厂面料疵点自动检测中提高疵点检测的精度以及检出率，对于工厂适用性更强，检测效果更好。
主权项：1.一种面向多种缺陷面料数据集的疵点统一标注分类方法，其特征在于包括如下步骤：（1）选取工厂各类疵点面料进行图像采集，构建面料疵点数据集；（2）初始标注出面料疵点位置、大小及类别，将标注出的疵点图像裁剪分割出来，并对分割出的疵点图像进行分类总结；（3）根据分割出的疵点图像大小和形状信息，对疵点图像重新分类，提出标注分类方法，以确定标注框的形状、大小和类别；（4）在所述步骤（3）确定的标注框中选取候选框，采用所选候选框标注来获取面料疵点检测模型所需的训练数据，重新建立面料疵点数据集；（5）将重新建立的面料疵点数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于面料疵点检测模型的训练及测试；（6）利用面料疵点检测模型对训练集和验证集进行训练；（7）将测试集图像输入训练后的面料疵点检测模型中进行测试，输出测试结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江理工大学 一种面向多种缺陷面料数据集的疵点统一标注分类方法
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