[發明專利]圖像檢測模型構建方法、裝置、計算機設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202310153998.8
• 申請日: 2023-02-23
• 公開（公告）號: CN115965856B
• 公開（公告）日: 2023-05-30
• 發明（設計）人: 田倬韜;易振彧;彭博濠;劉樞;呂江波;沈小勇
• 申請（專利權）人: 深圳思謀信息科技有限公司
• 主分類號: G06V10/82
• 分類號: G06V10/82;G06V10/44;G06V10/74;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/776;G06V10/80;G06V20/70;G06T7/00
• 代理公司: 華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 毛丹

1.一種圖像檢測模型構建方法，其特征在于，包括：

獲得待測樣本圖像對應的第一特征圖與標準圖像對應的第二特征圖；

將所述第一特征圖與所述第二特征圖輸入原始圖像檢測模型中的第一網絡進行處理，輸出相似性特征圖；所述相似性特征圖用于表征所述待測樣本圖像的各個像素區域與對應的所述標準圖像的目標區域之間的相似程度；所述原始圖像檢測模型包括所述第一網絡、第二網絡和第三網絡；

分別將所述第一特征圖、所述第二特征圖以及所述相似性特征圖輸入所述第二網絡中的各個子模型進行處理，輸出第二網絡輸出結果；

將所述第二網絡輸出結果輸入所述第三網絡進行處理，并對所述第三網絡中的各個子網絡的輸出結果進行融合處理，得到融合輸出結果；所述融合輸出結果用于表征所述待測樣本圖像的各個像素區域的分類結果；

對所述融合輸出結果與所述標準圖像對應的像素分類結果進行差異計算，得到模型損失，并根據所述模型損失調整所述原始圖像檢測模型的模型參數直到達到訓練結束條件得到目標圖像檢測模型；所述目標圖像檢測模型用于檢測圖像的缺陷區域。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲得待測樣本圖像對應的第一特征圖與標準圖像對應的第二特征圖，包括：

獲取待測樣本圖像與標準圖像；

分別將所述待測樣本圖像與所述標準圖像輸入圖像特征提取模型進行處理，輸出所述待測樣本圖像與所述標準圖像的各個像素點的維度特征信息；

基于所述待測樣本圖像的各個像素點的維度特征信息，確定所述待測樣本圖像對應的第一特征圖；

基于所述標準圖像的各個像素點的維度特征信息，確定所述標準圖像對應的第二特征圖。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述分別將所述第一特征圖、所述第二特征圖以及所述相似性特征圖輸入所述第二網絡中的各個子模型進行處理，輸出第二網絡輸出結果，包括：

將所述第一特征圖、所述第二特征圖以及所述相似性特征圖輸入所述第二網絡中的第一子模型進行處理，輸出第一子輸出結果；

將所述第一特征圖、所述第二特征圖以及所述相似性特征圖輸入所述第二網絡中的第二子模型進行處理，輸出第二子輸出結果；

將所述第一特征圖、所述第二特征圖以及所述相似性特征圖輸入所述第二網絡中的第三子模型進行處理，輸出第三子輸出結果；

根據所述第一子輸出結果、所述第二子輸出結果以及所述第三子輸出結果，確定第二網絡輸出結果；

其中，所述第一子輸出結果的維度大于所述第二子輸出結果，所述第二子輸出結果的維度大于所述第三子輸出結果。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述將所述第二網絡輸出結果輸入所述第三網絡進行處理，并對所述第三網絡中的各個子網絡的輸出結果進行融合處理，得到融合輸出結果，包括：

將所述第一子輸出結果輸入所述第三網絡中的第一子網絡進行處理，輸出第一子網絡輸出結果；

將所述第一子輸出結果與所述第二子輸出結果輸入所述第三網絡中的第二子網絡進行處理，輸出第二子網絡輸出結果；

將所述第二子輸出結果與所述第三子輸出結果輸入所述第三網絡中的第三子網絡進行處理，輸出第三子網絡輸出結果；

對所述第一子網絡輸出結果、所述第二子網絡輸出結果以及所述第三子網絡輸出結果進行融合處理，得到融合輸出結果。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述將所述第一子輸出結果輸入所述第三網絡中的第一子網絡進行處理，輸出第一子網絡輸出結果，包括：

將所述第一子輸出結果輸入目標卷積網絡進行處理，輸出第一目標輸出結果；所述目標卷積網絡包含兩層卷積神經網絡；

將所述第一目標輸出結果與所述第一子輸出結果進行融合處理，得到第一子網絡輸出結果。