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摘 要:本发明提供了一种基于深度学习的筒纱缺陷图像分类方法,属于纺织工艺技术领域。其技术方案为:包括以下步骤:S1、构建筒纱缺陷图像数据集;S2、构建筒纱缺陷图像特征提取模型结构;S3、融入Transformer框架,增加多头自注意力机制;S4、融入稳定学习框架,增加傅里叶特征特征提取层与样本权重学习层;S5、使用所述数据集对网络模型进行训练和验证,得到目标识别模型。本发明的有益效果为:本发明能够提高模型的语义理解能力,提高筒纱缺陷分类的准确性;能够消除背景特征与本质特征的相关联系,提高模型的泛化能力。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202310407403.7 | 专利名称: | 一种基于深度学习的筒纱缺陷图像分类方法 |
申请日: | 2023-04-17 | 申请/专利权人 | 南通大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南通市崇川区永福路79号1幢南通大学技术转移研究院 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/00搜分类 纺织机械搜索 |
公开/公告日: | 2023-09-29 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN116823718A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |