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申请/专利权人：上海帆声图像科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于渐进式网络的工业检测方法，包括以下步骤：步骤S1：利用收集到的第一批数据完成初始模型的训练；步骤S2：利用mAP进行数据集的筛选得到新的数据集并进行循环筛选；步骤S3：通过比较上一个任务数据集中每个缺陷类的AP和所有类的mAP的关系来决定选择多少数据加入新任务数据集并进行循环训练，直到完成新任务每一层网络参数的训练，在模型更新前，通过对新增的数据样本进行有效筛选来提高数据利用率。在对模型优化训练时，利用渐进式网络将之前任务学习到的旧知识叠加到当前新任务的网络训练中，有效避免了网络灾难性遗忘，提高了网络的学习效率。
主权项：1.一种基于渐进式网络的工业检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：利用收集到的第一批数据完成初始模型的训练；步骤S2：利用mAP进行数据集的筛选得到新的数据集并进行循环筛选；步骤S3：通过比较上一个任务数据集中每个缺陷类的AP和所有类的mAP的关系来决定选择多少数据加入新任务数据集并进行循环训练，直到完成新任务每一层网络参数的训练。
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百度查询： 上海帆声图像科技有限公司 一种基于渐进式网络的工业检测方法
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