公开(公告)号：CN117237592A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311209507.3

申请日：2023-09-19

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 胡旺 ,  林渴真 ,  王珩 ,  章语

IPC: G06V10/22 ,  G06V10/40 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/092 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明旨在提供一种同口焊缝图像智能识别方法，属于管道焊接检测技术领域，用于准确、高效地防止焊接底片的同口和造假行为。通过深度学习模型进行焊缝缺陷区域的识别和特征提取，然后比对特征数据识别同口的底片。同时，结合神经网络架构搜索技术，寻找最适合底片查重任务的神经网络结构。为优化网络架构搜索，本发明改进了自编码器结构，采用基于后验分布自适应调整解码结果分布的策略，有效解决了不等长编码问题，进一步提高了同口底片检测的精度和鲁棒性。本发明将深度学习和神经网络架构搜索有效结合，有效解决了同口底片检测的问题。

公开(公告)号：CN117274724B

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202311561944.1

申请日：2023-11-22

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 胡旺 ,  王珩 ,  林渴真 ,  章语

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

Abstract: 本发明提供了一种基于可变类别温度蒸馏的焊缝缺陷分类方法，属于无损检测技术领域。该方法提出了一个基于测试集的自适应可变温度的教师‑学生架构，通过监控在训练中各类缺陷类别的准确率以动态调节模型架构中最重要参数T（温度），通过动态调节温度T参数，以让各类别在对损失函数的贡献时形成不同的权重。本发明得到的测试集准确率相较未改价的蒸馏算法有着显著的提高。(56)对比文件Jialin Tian.Structure-Aware Semantic-Aligned Network for Universal Cross-Domain Retrieval《.SIGIR》.2022,278-289.

公开(公告)号：CN117274724A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311561944.1

申请日：2023-11-22

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 胡旺 ,  王珩 ,  林渴真 ,  章语

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

Abstract: 本发明提供了一种基于可变类别温度蒸馏的焊缝缺陷分类方法，属于无损检测技术领域。该方法提出了一个基于测试集的自适应可变温度的教师‑学生架构，通过监控在训练中各类缺陷类别的准确率以动态调节模型架构中最重要参数T（温度），通过动态调节温度T参数，以让各类别在对损失函数的贡献时形成不同的权重。本发明得到的测试集准确率相较未改价的蒸馏算法有着显著的提高。