检测方法及装置、电子设备、计算机可读介质

    公开(公告)号:CN116993727A

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202311245898.4

    申请日:2023-09-26

    摘要: 本申请的实施例揭示了一种检测方法及装置、电子设备、计算机可读介质。该方法包括:将待检测图像输入训练好的缺陷检测模型中;通过缺陷检测模型对待检测图像进行图像处理、缺陷识别和缺陷检测,得到检测结果;获取缺陷检测模型输出的检测结果;通过缺陷检测模型对待检测图像进行图像处理、缺陷识别和缺陷检测,得到检测结果,包括:将从待检测图像进行分割、标记,得到待识别图像块;通过缺陷检测模型中的缺陷识别模块对待识别图像块进行缺陷识别;基于得到的缺陷识别结果在待检测图像中进行标记,得到检测结果。本申请的实施例可以在无需收集大量新产品的标记数据和反复训练的情况下仍能保证缺陷检测准确性。

    检测方法及装置、电子设备、计算机可读介质

    公开(公告)号:CN117115145A

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202311351839.5

    申请日:2023-10-19

    摘要: 本申请的实施例揭示了一种检测方法及装置、电子设备、计算机可读介质。该方法包括:获取待检测物体的多视图相机图像;进行多维特征提取;利用Transformer编解码器模型和单层神经网络对多视图相机图像的多维特征进行检测处理,得到所述待检测物体的类别以及所述待检测物体在每个视图相机图像中的位置;确定出所述待检测物体在相邻两个视图相机图像中的重叠区域和非重叠区域;从所述重叠区域中获取视差图对所述重叠区域进行视差优化,对所述视差优化处理后的重叠区域进行矫正处理,得到所述待检测物体的三维图像。本申请的实施例可以提高物体检测的准确性。

    检测方法及装置、电子设备、计算机可读介质

    公开(公告)号:CN117115145B

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202311351839.5

    申请日:2023-10-19

    摘要: 本申请的实施例揭示了一种检测方法及装置、电子设备、计算机可读介质。该方法包括:获取待检测物体的多视图相机图像;进行多维特征提取;利用Transformer编解码器模型和单层神经网络对多视图相机图像的多维特征进行检测处理,得到所述待检测物体的类别以及所述待检测物体在每个视图相机图像中的位置;确定出所述待检测物体在相邻两个视图相机图像中的重叠区域和非重叠区域;从所述重叠区域中获取视差图对所述重叠区域进行视差优化,对所述视差优化处理后的重叠区域进行矫正处理,得到所述待检测物体的三维图像。本申请的实施例可以提高物体检测的准确性。