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申请/专利权人：苏州旗开得电子科技有限公司
摘要：本发明属于计算机视觉学习领域，具体是涉及一种SMT图像数据筛选方法，主要包括以下步骤：预训练模型，对收集到的原始图像数据进行处理，利用卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN的深度学习模型训练；利用自动触发反馈机制，及时更新深度学习模型。本发明通过特征融合技术将CNN和RNN提取的特征进行有效整合，形成对SMT图像的全面理解，从而完成筛选和分类。
主权项：1.一种SMT图像数据筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：在大型数据集ImageNet上预训练卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN的深度学习模型作为起点，获得预训练模型后，通过微调的方式快速适应SMT图像数据的特性；步骤2：收集SMT原始图像数据，并进行预处理，预处理过程包括噪声去除和特征增强两个步骤，噪声去除来清除图像中的噪声干扰，采用特征增强提高图像数据的泛化能力；步骤3：预处理后的图像数据通过卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN的深度学习模型架构进行训练，实现SMT图像数据的筛选和分类；步骤4：实时收集筛选和分类结果并定义性能指标，定期计算所述性能指标，并与预设的阈值进行比较，当性能指标低于预设阈值时，自动触发反馈机制，深度学习模型自动调整与优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州旗开得电子科技有限公司 SMT图像数据筛选方法
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