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公开(公告)号：CN110782430A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910933275.3
申请日：2019-09-29
Applicant: 郑州金惠计算机系统工程有限公司
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，具体涉及一种小目标的检测方法、装置、电子设备及存储介质。该检测方法包括以下步骤：对原始图像进行特征提取得到待检测图像；通过上下文感知模块对所述待检测图像进行处理，保持所述待检测图像的空间分辨率，并扩大感受野，输出多个不同感受野的特征图像；根据每个所述特征图像，预测包围框的大小；输出所述包围框。本发明实施例通过上下文感知模块在扩大感受野的同时保持分辨率不变，通过感应不同的上下文信息，从而捕捉不同尺度的目标信息，从而解决了底层特征图缺乏语义信息的技术问题。
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公开(公告)号：CN112164034B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010964999.7
申请日：2020-09-15
Applicant: 郑州金惠计算机系统工程有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及工件表面缺陷检测技术领域，具体涉及一种工件表面缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质。该检测方法包括以下步骤：对获取的工件表面图像进行预处理，获得输入特征图；利用卷积神经网络对所述输入特征图进行特征提取，得到多个特征图；在所述卷积神经网络的网络前端的至少一个池化层之后设有用于融合多尺度信息的特征保存模块；根据多个所述特征图通过跳跃式密集连接方式将细节传递到高层特征图，得到多个预测层；根据所述多个预测层预测不同尺度的用于匹配缺陷大小的预测框。本发明通过特征保存模块和跳跃式密集连接方式保存并传递图像中缺陷的纹理等细节信息，从而提高表面缺陷的检测精度。
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公开(公告)号：CN112164034A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010964999.7
申请日：2020-09-15
Applicant: 郑州金惠计算机系统工程有限公司
Abstract: 本发明涉及工件表面缺陷检测技术领域，具体涉及一种工件表面缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质。该检测方法包括以下步骤：对获取的工件表面图像进行预处理，获得输入特征图；利用卷积神经网络对所述输入特征图进行特征提取，得到多个特征图；在所述卷积神经网络的网络前端的至少一个池化层之后设有用于融合多尺度信息的特征保存模块；根据多个所述特征图通过跳跃式密集连接方式将细节传递到高层特征图，得到多个预测层；根据所述多个预测层预测不同尺度的用于匹配缺陷大小的预测框。本发明通过特征保存模块和跳跃式密集连接方式保存并传递图像中缺陷的纹理等细节信息，从而提高表面缺陷的检测精度。
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公开(公告)号：CN110796640A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201910947203.4
申请日：2019-09-29
Applicant: 郑州金惠计算机系统工程有限公司
Abstract: 本发明涉及小目标缺陷检测技术领域，具体涉及一种小目标缺陷的检测方法、装置、电子设备及存储介质，该检测方法包括以下步骤：利用卷积神经网络对待检测图像进行向前传播提取特征，得到多个保存有小目标信息的高层特征图和底层特征图；通过跳跃式融合方式，将多个所述高层特征图与相应的底层特征图融合得到融合层；预测在每个所述融合层上的预测边界框的类别置信度和坐标偏移；通过非极大值抑制的方法对所述预测边界框进行筛选得到目标预测框。本发明实施例通过将高层特征图与底层特征图融合及多尺度预测可以充分利用卷积神经网络中的不同特征图提取的各种丰富的互补信息，从而提高小目标检测的精度。
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