[发明专利]模型训练方法、基于深度学习的金属断口分析方法及应用在审
| 申请号： | 202010010744.7 | 申请日： | 2020-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN111209964A | 公开（公告）日： | 2020-05-29 |
| 发明（设计）人： | 林桥;党芳青;熊翠 | 申请（专利权）人： | 武汉市盛隽科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06T7/00 |
| 代理公司： | 苏州三英知识产权代理有限公司 32412 | 代理人： | 黄晓明 |
| 地址： | 430070 湖北省武汉市东湖新技*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明揭示了模型训练方法、基于深度学习的金属断口分析方法及应用，以解决没有高效可靠的金属断口识别方法的问题。该模型训练方法包括将样本集中的多个图像样本输入目标特征提取网络以提取图像特征；将提取的图像特征输入目标分类网络，识别金属断口类别；根据目标分类网络识别的金属断口类别和对应标记的金属断口类别的比对结果，调整目标分类网络的各层权重值，以完成目标分类网络的训练；基于目标特征提取网络和训练完成的目标分类网络构建目标模型；将样本集中的多个图像样本输入目标模型，识别金属断口类别；根据目标模型识别的金属断口类别和对应标记的金属断口类别的比对结果，调整目标模型的各层权重值，以完成目标模型的训练。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 训练 方法 基于 深度 学习 金属 断口 分析 应用 | ||
【主权项】：
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