廣東工業(yè)大學(xué)程良倫獲國(guó)家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣東工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利基于超像素主動(dòng)學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)策略的圖像瑕疵分割方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN114758133B 。
龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為:202210468960.5,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06V10/26;該發(fā)明授權(quán)基于超像素主動(dòng)學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)策略的圖像瑕疵分割方法是由程良倫;胡文韜;吳文昊;黃國(guó)恒設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2022-04-29向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。
本基于超像素主動(dòng)學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)策略的圖像瑕疵分割方法在說(shuō)明書摘要公布了:本發(fā)明涉及工業(yè)機(jī)器視覺領(lǐng)域,公開了基于超像素主動(dòng)學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)策略的圖像瑕疵分割方法,包括以下步驟:S1.得到圖像數(shù)據(jù)集;S2.將圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行超像素處理,將每張圖像的像素聚類成像素組;S3.通過(guò)主動(dòng)學(xué)習(xí)策略選取有標(biāo)注有價(jià)值的像素組,并由專家標(biāo)注有標(biāo)注價(jià)值的像素組對(duì)應(yīng)的圖像;S4.構(gòu)建雙分支半監(jiān)督語(yǔ)義分割模型,將標(biāo)注好的圖像集和未標(biāo)注的圖像集分別輸入至雙分支半監(jiān)督語(yǔ)義分割模型進(jìn)行訓(xùn)練;S5.將待預(yù)測(cè)的圖像輸入至訓(xùn)練好的雙分支半監(jiān)督語(yǔ)義分割模型,得到待預(yù)測(cè)的圖像的瑕疵分割結(jié)果。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)難以獲得一個(gè)完整標(biāo)注的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行全監(jiān)督學(xué)習(xí)的問(wèn)題,且具有樣本需求量小,精度高的特點(diǎn)。
本發(fā)明授權(quán)基于超像素主動(dòng)學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)策略的圖像瑕疵分割方法在權(quán)利要求書中公布了:1.基于超像素主動(dòng)學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)策略的圖像瑕疵分割方法,其特征在于:包括以下步驟:S1.采集若干個(gè)含有瑕疵的圖像并制作成圖像數(shù)據(jù)集;S2.將圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行超像素處理,將每張圖像的像素聚類成像素組;所述的主動(dòng)學(xué)習(xí)策略,具體為:A1.隨機(jī)選取圖像數(shù)據(jù)集中一部分圖像進(jìn)行標(biāo)注,并將標(biāo)注的圖像組成種子圖像集A2.通過(guò)種子圖像集分別訓(xùn)練一個(gè)全監(jiān)督語(yǔ)義分割模型和一個(gè)成本預(yù)測(cè)模型;A3.將圖像數(shù)據(jù)集中未標(biāo)注的圖像依次輸入至訓(xùn)練好的全監(jiān)督語(yǔ)義分割模型和成本預(yù)測(cè)模型,并輸出每張圖像的瑕疵分割結(jié)果和成本預(yù)測(cè)結(jié)果圖;A4.將瑕疵分割結(jié)果通過(guò)價(jià)值估算得到圖像數(shù)據(jù)集中圖像的標(biāo)注價(jià)值分布圖,并與對(duì)應(yīng)的成本預(yù)測(cè)結(jié)果圖融合,得到融合信息圖;A5.選取每張融合信息圖中信息量高于預(yù)設(shè)閾值的像素組,標(biāo)記在原圖上并交由專家進(jìn)行標(biāo)注,將標(biāo)注后的圖像加入至種子圖像集;A6.重復(fù)步驟A2~A5,直到用盡專家標(biāo)注預(yù)算,并將此時(shí)的種子圖像集作為標(biāo)注好的圖像集S3.通過(guò)主動(dòng)學(xué)習(xí)策略選取有標(biāo)注價(jià)值的像素組,并由專家標(biāo)注有標(biāo)注價(jià)值的像素組對(duì)應(yīng)的圖像,得到標(biāo)注好的圖像集;將瑕疵分割結(jié)果通過(guò)價(jià)值估算得到圖像數(shù)據(jù)集中圖像的標(biāo)注價(jià)值分布圖,并與對(duì)應(yīng)的成本預(yù)測(cè)結(jié)果圖融合,得到融合信息圖,具體步驟為:B1.通過(guò)價(jià)值估算公式得到圖像數(shù)據(jù)集中圖像的像素點(diǎn)的信息熵: 其中,(x,y)為像素點(diǎn)、為圖像數(shù)據(jù)集中的圖像、為瑕疵分割結(jié)果,像素點(diǎn)屬于瑕疵的概率、為像素點(diǎn)的信息熵;B2.組合圖像數(shù)據(jù)集中圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn),得到標(biāo)注價(jià)值分布圖 其中,Vi為標(biāo)注價(jià)值分布圖;B3.將對(duì)應(yīng)的標(biāo)注價(jià)值分布圖與成本預(yù)測(cè)結(jié)果圖進(jìn)行融合,得到融合信息圖;S4.構(gòu)建雙分支半監(jiān)督語(yǔ)義分割模型,將標(biāo)注好的圖像集和未標(biāo)注的圖像集分別輸入至雙分支半監(jiān)督語(yǔ)義分割模型進(jìn)行訓(xùn)練;S5.將待預(yù)測(cè)的圖像輸入至訓(xùn)練好的雙分支半監(jiān)督語(yǔ)義分割模型,得到待預(yù)測(cè)的圖像的瑕疵分割結(jié)果。
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