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摘 要:本发明提出一种基于改进YOLOv3的皮革瑕疵检测方法及系统,涉及皮革瑕疵检测的技术领域,首先构建样本皮革瑕疵图像数据集,并对数据集中的皮革瑕疵进行边框标注,将数据集划分为训练集、验证集和测试集;然后构建YOLOv3目标神经网络模型,基于kmeans聚类算法及标签平滑技术改进模型,利用训练集对改进的YOLOv3目标神经网络模型进行训练,并通过验证集验证训练中的YOLOv3目标神经网络模型的性能,得到训练好的YOLOv3目标神经网络模型;最后基于训练好的模型,对测试集图像数据进行皮革瑕疵检测。本发明通过改进YOLOv3提高了模型的泛化性,降低了瑕疵误检漏检概率,进一步提高了皮革瑕疵检测的准确率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202111302497.9 | 专利名称: | 一种基于改进YOLOv3的皮革瑕疵检测方法及系统 |
申请日: | 2021-11-04 | 申请/专利权人 | 广东工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 广东省广州市越秀区东风东路729号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/00搜分类 计算机视觉搜索 |
公开/公告日: | 2022-02-08 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN114022446A | 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) |
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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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日期 | 法律信息 | 备注 |