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龍圖騰網獲悉杭州海康威視數字技術股份有限公司申請的專利一種缺陷檢測模型的訓練方法、缺陷檢測方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114299034B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111648994.4，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種缺陷檢測模型的訓練方法、缺陷檢測方法及裝置是由吳劍雯;陳康設計研發完成，并于2021-12-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種缺陷檢測模型的訓練方法、缺陷檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明實施例提供了一種缺陷檢測模型的訓練方法、缺陷檢測方法及裝置，所述方法包括：獲取訓練圖像；采用無監督訓練方式，確定訓練圖像的偽標簽；基于訓練圖像及其對應的偽標簽，采用弱監督訓練方式和或有監督訓練方式對缺陷檢測模型進行訓練。由于本發明實施例的方案中，是采用無監督訓練方式獲取訓練圖像的偽標簽，根據訓練圖像及其對應的偽標簽對缺陷檢測模型進行訓練，所以解決了無法獲取大量缺陷圖像樣本而導致訓練出的模型檢測精度不高的問題，提高了缺陷檢測模型的檢測精度，本發明實施例的方案中還可以根據不同應用場景的需求，選擇采用弱監督和或有監督訓練方式對缺陷檢測模型進行訓練，具有可以靈活部署最小化人力成本的優點。

本發明授權一種缺陷檢測模型的訓練方法、缺陷檢測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種缺陷檢測模型的訓練方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取訓練圖像； 采用無監督訓練方式，確定所述訓練圖像的偽標簽；其中，所述偽標簽用于表示所述訓練圖像中的缺陷區域； 基于所述訓練圖像及其對應的偽標簽，采用弱監督訓練方式和或有監督訓練方式對缺陷檢測模型進行訓練； 所述采用無監督訓練方式，確定所述訓練圖像的偽標簽的步驟，包括： 將所述訓練圖像輸入殘差網絡，對所述訓練圖像進行特征提取，得到多個不同分辨率的目標特征圖，其中，所述目標特征圖為所述訓練圖像中的像素點對應的特征圖； 將多個所述目標特征圖輸入特征重構網絡，對多個所述目標特征圖分別進行特征重構，得到每個目標特征圖對應的重構特征圖； 計算所述每個目標特征圖與其對應的重構特征圖之間的重構誤差；根據所述重構誤差，按照公式計算得到融合誤差d；在所述融合誤差不小于預設閾值時，確定該像素點為所述訓練圖像中的缺陷像素點，并基于所有缺陷像素點確定所述訓練圖像中的缺陷區域，作為所述訓練圖像的偽標簽，其中，fi表示第i個目標特征圖，fi′表示第i個目標特征圖對應的重構特征圖，K表示多個所述目標特征圖的數量。

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