公开(公告)号：CN114565548A

公开(公告)日：2022-05-31

申请号：CN202011268302.9

申请日：2020-11-13

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 王秀东 ,  金鑫 ,  涂丹丹

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/60 ,  G06T7/70

Abstract: 本申请实施例公开了一种工业缺陷识别方法、系统、计算设备及存储介质，属于AI领域。在本申请实施例中，首先从待识别图像中提取目标区域，然后再从目标区域中获得包含有工业缺陷的缺陷粗选区域。通过两次区域提取，提高了工业缺陷相对背景的尺寸占比，能够提高小尺寸的工业缺陷的检出概率。在检测出包含有工业缺陷的缺陷粗选区域之后，对缺陷粗选区域中的工业缺陷进行进一步定位和尺寸估计，能够有效提高缺陷定位和尺寸估计的精度。另外，本申请实施例中不仅对缺陷类型进行了识别，还能够对工业缺陷进行定位和尺寸估计，丰富了工业缺陷的识别维度。

公开(公告)号：CN115880517A

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202111141880.0

申请日：2021-09-28

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 王秀东 ,  金鑫 ,  涂丹丹

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06T7/11

Abstract: 本申请提供了一种模型训练的方法、装置及相关设备，该方法包括以下步骤：提供样本输入接口，样本输入接口用于获取用户输入的源域标注样本和目标域未标注样本，向用户显示目标域未标注样本通过源域模型生成的预测结果，根据修正信息对预测结果进行修正，获得目标域未标注样本的标签，使用目标域未标注样本和标签对源域模型进行更新，输出目标域模型。该方法可以免于开发人员对源域未标注样本进行全部标注，减少人工标注所需的时间，提高目标域模型训练的效率，从而解决图像分割领域的跨域泛化问题。