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本发明公开了一种基于元学习的气缸套小样本缺陷检测方法，将Yolov3网络和元学习方法(MAML)融合起来，从而进行小样本的气缸套检测。首先进行数据收集并进行图像预处理操作，其次选择Yolov3算法作为骨架网络，在训练图像测试集的支持集之前，加入迁移学习模块，使得元测试集中的支持集有较强的特征提取能力，让模型更容易识别特征信息，加快模型收敛。面对未知的气缸套数据集，模型基于元测试集的支持集进行微调，利用查询集进行小样本的检测。在训练和测试中，随机采取N‑wayK‑shot任务分类方法对模型进行训练
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114663729 A
(43)申请公布日 2022.06.24
(21)申请号 202210318273.5 G06K 9/62 (2022.01)
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