模型确定、图像识别与工业质检方法、设备及存储介质技术

技术编号:33537324 阅读:79 留言:0更新日期:2022-05-19 02:21
本申请实施例提供一种模型确定、图像识别与工业质检方法、设备及存储介质。其中,方法包括如下的步骤:确定训练过的第一图像识别模型;第一图像识别模型可识别多个预设前景类别;根据第一图像识别模型,确定多个不同的目标图像识别模型;多个不同的目标图像识别模型可识别的预设前景类别不同;多个预设前景类别中包括多个不同的目标图像识别模型可识别的预设前景类别;根据训练样本,分别对多个不同的目标图像识别模型进行训练;其中,多个不同的目标图像识别模型用于对待识别图像进行识别。本申请实施例提供的技术方案能够提高模型整体识别性能,尤其在工业质检领域,可提高瑕疵产品的瑕疵类别的识别准确率。疵产品的瑕疵类别的识别准确率。疵产品的瑕疵类别的识别准确率。

【技术实现步骤摘要】
模型确定、图像识别与工业质检方法、设备及存储介质


[0001]本申请涉及视觉
,尤其涉及一种模型确定、图像识别与工业质检方法、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前,工业智能化是未来的发展趋势。工业质检是工业生产中最重要的环节之一,也是工业转型升级的重要突破口。传统工业质检依靠人力,不仅效率低、出错率高,而且人力成本高,人员易流失。
[0003]现有技术中存在一些机器视觉质检方案,来代替人工质检,实现了产品缺陷或瑕疵的识别及分类。但是,使用现有的机器视觉质检方案进行质检,存在识别准确率较低的问题。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题,提出了本申请以提供一种解决上述问题或至少部分地解决上述问题的模型确定、图像识别与工业质检、设备及存储介质。
[0005]于是,在本申请的一个实施例中,提供了一种模型确定方法。该方法包括:
[0006]确定训练过的第一图像识别模型;所述第一图像识别模型可识别多个预设前景类别;
[0007]根据所述第一图像识别模型,确定多个不同的目标图像识别模型;所述多个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种模型确定方法,其中,包括:确定训练过的第一图像识别模型;所述第一图像识别模型可识别多个预设前景类别;根据所述第一图像识别模型,确定多个不同的目标图像识别模型;所述多个不同的目标图像识别模型可识别的预设前景类别不同;所述多个预设前景类别中包括所述多个不同的目标图像识别模型可识别的预设前景类别;根据训练样本,分别对所述多个不同的目标图像识别模型进行训练;其中,所述多个不同的目标图像识别模型用于对待识别图像进行识别。2.根据权利要求1所述的方法,其中,根据所述第一图像识别模型,确定多个不同的目标图像识别模型,包括:对所述第一图像识别模型进行模型压缩,得到第二图像识别模型;根据所述第二图像识别模型,确定多个不同的目标图像识别模型。3.根据权利要求2所述的方法,其中,根据所述第二图像识别模型,确定多个不同的目标图像识别模型,包括:根据所述多个预设前景类别的类别数量,确定模型数量;根据所述第二图像识别模型,确定所述模型数量个不同的目标图像识别模型。4.根据权利要求2或3所述的方法,其中,对所述第一图像识别模型进行模型压缩,得到第二图像识别模型,包括:简化所述第一图像识别模型的模型结构,得到第三图像识别模型;通过知识蒸馏算法,利用所述第一图像识别模型对所述第三图像识别模型进行训练,得到第二图像识别模型。5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述第一图像识别模型的模型结构的简化方式包括如下方式中的至少一种:采用模型裁剪算法简化所述第一图像识别模型的模型结构;采用网络结构搜索算法简化所述第一图像识别模型的模型结构;根据用户针对所述第一图像识别模型的裁剪操作,简化所述第一图像识别模型的模型结构。6.根据权利要求1至3中任一项所述的方法,其中,所述多个不同的目标图像识别模型中包括第一目标图像识别模型;所述训练样本包括样本图像及其标注信息;根据训练样本,对所述第一目标图像识别模型进行训练,包括:根据所述第一目标图像识别模型可识别的预设前景类别,对所述训练样本的标注信息进行修改,得到修改后训练样本;根据修改后训练样本,对所述第一目标图像识别模型进行训练。7.根据权利要求6所述的方法,其中,根据所述第一目标图像识别模型可识别的预设前景类别,对所述训练样本中的标注信息进行修改,得到修改后训练样本,包括:判断所述训练样本的标注信息中是否包括有关所述第一目标图像识别模型可识别的预设前景类别的标注信息;若所述训练样本的标注信息中包括有关所述第一目标图像识别模型可识别的预设前景类别的标注信息,则判断所述训练样本的标注信息中是否包括有关其他预设前景类别的标注信息;所述其他预设前景类别指的是所述多个预设前景类别中除所述第一目标图像识
别模型可识别的预设前景类别以外的预设前景类别;若所述训练样本的标注信息中包括有关所述其他预设前景类别的标注信息,则在所述训练样本的标注信息中删除有关所述其他预设前景类别的标注信息或者将所述训练样本的标注信息中有关所述其他预设...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘伟周静辉陈汉苑李晨阳赵亮罗斌
申请(专利权)人:阿里巴巴中国有限公司
类型:发明
国别省市:

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