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| 专利/申请号： | CN202210864109.4 | 专利名称： | 一种基于分类重加权YOLOv5模型的织物瑕疵检测方法 |
| 申请日： | 2022-07-21 | 申请/专利权人 | |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G06T7/00 分类检索 |
| 公开/公告日： | 转让价格： | 【平台担保交易】 | |
| 公开/公告号： | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 | |
| 浏览量： | 28 | 所属领域： | 计算机视觉专利转让搜索 |
摘 要：本发明属于纺织布匹瑕疵检测技术领域，具体涉及一种基于分类重加权YOLOv5模型的织物瑕疵检测方法。对YOLOv5模型中的分类损失函数进行改进，引入EqualizationLossv2函数梯度引导平衡重加权，独立、平等地重新平衡每个类别的训练过程，并在EqualizationLossv2函数的基础上，针对召回率Recall过小导致总体mAP不高的问题，在loss值函数关于类别权重的梯度计算中，使模型忽略低召回率类别作为其他类别的负样本的情况，减少低召回率类别对应的样本权重对负向梯度的累积，只累积正向梯度。进一步提升整体召回率，巧妙地提升总体mAP精度。使用本发明所述方法进行织物图像的瑕疵检测，相较于现有的先进检测模型在检测精度和效率指标上都具有较大的优势，同时也很好地满足了工业场景中的实时性要求。
| 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） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 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 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 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 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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