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有为图像申请缺陷分类模型训练方法专利,显著降低了存储与计算资源消耗

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国家知识产权局信息显示,有为图像技术(苏州)有限公司申请一项名为“缺陷分类模型的训练方法、系统、设备及可读存储介质”的专利,公开号CN122929305A,申请日期为2026年9月。

专利摘要显示,本发明提供了一种缺陷分类模型的训练方法、系统、设备及可读存储介质,该方法包括:获取图像数据集,图像数据集中的图像标注有原始缺陷类别和原始缺陷类别的置信度;基于原始缺陷类别的置信度确定样本图像,以供修正缺陷类别;基于准入评价因子确定样本图像的训练准入评分;基于训练准入评分确定样本图像中的准入样本图像,以训练缺陷分类模型。与现有技术相比,本发明通过多维准入评价因子的综合评分机制,有效抑制了训练集的冗余膨胀,避免了大量相似样本的重复学习,显著降低了存储与计算资源消耗;抑制了噪声标签对模型的污染,提升了模型的泛化性能;同时改善了模型对稀有缺陷的检出能力,提升了模型在实际产线环境中的准确率与召回率。

天眼查资料显示,有为图像技术(苏州)有限公司,成立于2022年,位于苏州市,是一家以从事计算机、通信和其他电子设备制造业为主的企业。企业注册资本1406.1695万人民币。通过天眼查大数据分析,有为图像技术(苏州)有限公司共对外投资了1家企业,参与招投标项目7次,财产线索方面有商标信息3条,专利信息26条,此外企业还拥有行政许可4个。

声明:市场有风险,投资需谨慎。本文为AI基于第三方数据生成,仅供参考,不构成个人投资建议。

本文源自:市场资讯

作者:情报员

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