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摘要：本发明涉及一种基于深度学习图像分类模型的屏幕瑕疵分类方法，包括：获取屏幕瑕疵样本数据，根据瑕疵类别，划分为多个样本数据集；利用每个样本数据集训练该瑕疵类别所对应的二分类模型；将当前批次的所有待检测屏幕图像，分别输入到每个完成训练的二分类模型中，获取每个待检测屏幕图像的多个分类结果；对于每个待检测屏幕图像，若所有分类结果中，有且只有一个分类结果为阳性，则以该分类结果所表示的瑕疵类别，作为该待检测屏幕图像的屏幕瑕疵类别；否则，判断该待检测屏幕图像为冲突图像，并将冲突图像送至人工目检，获取该待检测屏幕图像的屏幕瑕疵类别。
主权项：1.一种基于深度学习图像分类模型的屏幕瑕疵分类方法，其特征在于，包括：获取屏幕瑕疵样本数据，根据瑕疵类别，划分为多个样本数据集；利用每个样本数据集训练该瑕疵类别所对应的二分类模型；将当前批次的所有待检测屏幕图像，分别输入到每个完成训练的二分类模型中，获取每个待检测屏幕图像的多个分类结果；对于每个待检测屏幕图像，若所有分类结果中，有且只有一个分类结果为阳性，则以该分类结果所表示的瑕疵类别，作为该待检测屏幕图像的屏幕瑕疵类别；否则，判断该待检测屏幕图像为冲突图像，并将冲突图像送至人工目检，获取该待检测屏幕图像的屏幕瑕疵类别。
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百度查询： 苏州佳智彩光电科技有限公司 基于深度学习图像分类模型的屏幕瑕疵分类方法、装置及存储介质
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