【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种神经网络训练方法，以及利用神经网络进行缺陷检测的方法、装置和计算机可读存储介质。
技术介绍
1、缺陷检测是产品质量控制中的重要因素。由于各种缺陷在生产中会不断产生，通常无法各种缺陷产生的情况进行穷举，如何对这些缺陷进行鲁棒、自动地检测是一个亟待解决的问题。
2、在当前缺陷检测方法中，通常会使用大量人工标记数据来对进行缺陷检测的神经网络进行训练，然而，由于缺陷图像中的缺陷多为正常图像中的较小区域或微弱程度的缺陷，很难利用当前缺陷检测的神经网络得到正确的检测结果。因此，这种神经网络的训练方式和采用这种神经网络的缺陷检测方法并不能够实现对无序缺陷的精确生成和鲁棒检测。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，根据本专利技术的一个方面，提供了一种神经网络训练方法，包括：输入训练图像，并计算所述训练图像的可察觉图；至少根据所述训练图像和所述训练图像的可察觉图生成训练缺陷图像，所述训练缺陷图像包括基于所述训练图像的可察觉图产生的一个或多个缺陷；至少根据...
【技术保护点】
1.一种神经网络训练方法，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中，计算所述训练图像的可察觉图包括：
3.如权利要求2所述的方法，其中，至少根据所述训练图像和所述训练图像的可察觉图生成训练缺陷图像包括：
4.如权利要求1所述的方法，其中，至少根据所生成的训练缺陷图像对所述神经网络进行训练，获得缺陷检测结果并调整所述神经网络的参数包括：
5.如权利要求4所述的方法，其中，至少根据所生成的训练缺陷图像对所述神经网络进行训练，获得缺陷检测结果并调整所述神经网络的参数还包括：
6.一种缺陷检测方法，包括：
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