图像检测方法、模型训练方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

技术编号:40540336 阅读:29 留言:0更新日期:2024-03-05 18:55
本公开涉及图像检测技术领域,具体涉及一种图像检测方法、模型训练方法、装置、设备及介质。所述方法包括:获取待检测图像,并获取待检测图像的先验分布;获取预先训练得到的基于分数的模型,并根据基于分数的模型以及时间依赖的扩散系数,模拟从待检测图像的先验分布到真实分布的逆时间扩散过程;根据梯度散度、结束似然度以及时间依赖的扩散系数,获取在逆时间扩散过程中基于分数的模型的目标似然度;根据目标似然度确定待检测图像是否为目标图像。该方案引入基于分数的模型以及时间依赖的扩散系数,能够灵活的适应动态变化的图像数据,从而较为准确反映数据的时空特性,提高了对目标图像进行检测的敏感性和准确率。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及图像检测,具体涉及一种图像检测方法、模型训练方法、装置、设备及介质


技术介绍

1、在现代信息时代,大量的图像数据被不断产生和积累,这使得针对图像的检测技术成为数据分析和安全领域中至关重要的一部分。例如,在机械零件检测领域中,可以拍摄机械零件的图像,并根据针对该图像进行检测,以确定该图像是否为正常图像,若为正常图像则说明该图像中的机械零件不包括任何裂缝。

2、传统的图像检测方法主要基于统计学和机器学习技术,例如基于离群点的统计方法和基于监督学习的分类器。然而申请人发现,这些方法在针对图像场景较为复杂的图像进行检测时,准确率较差。


技术实现思路

1、为了解决相关技术中的问题,本公开实施例提供一种图像检测方法、模型训练方法、装置、设备及介质。

2、第一方面,本公开实施例中提供了一种图像检测方法,包括:

3、获取待检测图像,并获取待检测图像的先验分布;

4、获取预先训练得到的基于分数的模型,并根据基于分数的模型以及时间依赖的扩散系数,模拟从待检测图像的先验分本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种图像检测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的图像检测方法,其特征在于,所述获取所述待检测图像的先验分布,包括:

3.根据权利要求2所述的图像检测方法,其特征在于,所述根据所述基于分数的模型以及时间依赖的扩散系数,模拟从所述待检测图像的先验分布到真实分布的逆时间扩散过程,包括:

4.根据权利要求3所述的图像检测方法,其特征在于,所述根据所述基于分数的模型以及时间依赖的扩散系数,计算所述逆时间扩散过程中所述待检测图像随时间的图像数据变化量,包括:

5.根据权利要求4所述的图像检测方法,其特征在于,所述获取所述逆时间扩散过程...

【技术特征摘要】

1.一种图像检测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的图像检测方法,其特征在于,所述获取所述待检测图像的先验分布,包括:

3.根据权利要求2所述的图像检测方法,其特征在于,所述根据所述基于分数的模型以及时间依赖的扩散系数,模拟从所述待检测图像的先验分布到真实分布的逆时间扩散过程,包括:

4.根据权利要求3所述的图像检测方法,其特征在于,所述根据所述基于分数的模型以及时间依赖的扩散系数,计算所述逆时间扩散过程中所述待检测图像随时间的图像数据变化量,包括:

5.根据权利要求4所述的图像检测方法,其特征在于,所述获取所述逆时间扩散过程中所述基于分数的模型的梯度散度,包括:

6.根据权利要求5所述的图像检测方法,其特征在于,所述根据所述...

【专利技术属性】
技术研发人员:樊继聪
申请(专利权)人:深圳市大数据研究院
类型:发明
国别省市:

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