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公开(公告)号：CN117593520A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311439360.7
申请日：2023-11-01
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种少样本环境下的半导体芯片缺陷分割方法，该方法首次提出了基于少样本学习的交互式分割网络。在该网络中，通过深度残差网络提取图像的各种特征以及先验掩膜信息。前景语义重构模块引入对比损失，压缩背景中的已知类和潜在类，提取出查询图像的前景匹配区域。背景信息更新模块则用于提取并更新图像的背景信息，以便精确识别图像的背景区域。通过知识迁移，该交互式分割网络能够在训练样本稀缺的情况下进行准确的半导体芯片缺陷识别分割，这在工业场景中，特别是在缺乏密集标注样本的情况下，具有重要应用价值。
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