CN119495422A 一种基于深度学习的机器视觉检测方法 （浙江工商大学）_第1页
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文档简介

本发明公开一种基于深度学习的机器视觉方面的不足；该方法通过构建深度神经网络模质量控制、医疗诊断等领域具有广泛的应用前2a)构建包含内脏器官正常组织和病变组织的医学;;;;;3填充病变区域内的细小空洞或连接相邻的病4a)构建包含内脏器官正常组织和病变组织的医学5;其中，o(,i)表示输出特征图中的像素值，i(i,i)表示输入图像中的像素值，;;[0014]进一步的，所述输出层采用Softmax激活函数将输出映射为类别的概率分布，;;6[0019]针对上述弊端和挑战，一种基于深度学习的机器视觉检测方法通过优化模型结该方法采用迁移学习和微调技术，可以在较小的数据集上实现模型的训练和优78Gray=0.299×R+0.587×G+0.19;其中，o(,i)表示输出特征图中的像素值，i(i,i)表示输入图像中的像素值，;;;;[0058]对于多分类问题，交叉熵损失函数的定义则需要对每个类别分别计算概率并求通过反向传播算法计算损失值关于模型参数对模型输出的检测结果进行后处理，包括非极大值抑制（NMS）和边界框回归NMS算法通过判断候选框之间的重叠程度，去除那些与已选择的候选框高度重叠从后处理步骤中获取已经优化和调整的病变区域检测可以使用不同的颜色或透明度来区分不同的病变类边界框回归（BBR应用BBR模块调整边界可视化工具：使用Matplotlib库进行可视化展示。Matplotlib是一个强大的本实例展示了一种基于深度学习的机器视觉检测方法在胃肠道病变自

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