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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种深度学习评片模型训练集反馈优化方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119672471B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411860642.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种深度学习评片模型训练集反馈优化方法及装置是由计效园;董淏;侯明君;段浩哲;周建新;殷亚军;沈旭设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度学习评片模型训练集反馈优化方法及装置在说明书摘要公布了：本申请属于质量检测领域，具体公开了一种深度学习评片模型训练集反馈优化方法及装置，方法包括：对铸件的探伤图像进行缩放、裁剪和增强，得到增强子图像；确定探伤图像的标记文件路径，将标记文件路径结合图像裁剪方式，利用坐标变换算法，得到裁剪子图像的子图像标记文件；根据标记文件对增强子图像进行筛选，将筛选后的增强子图像作为训练集输入到神经网络模型中进行训练，得到训练好的检测模型；利用检测模型获取验证集对应的模型标记文件，根据已创建的校核标记软件对模型标记文件进行检测和修改，得到修改子图像；将修改子图像作为优化训练集输入至神经网络模型中进行训练。通过本申请可提高模型检测识别的准确性。

本发明授权一种深度学习评片模型训练集反馈优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种深度学习评片模型训练集反馈优化方法，其特征在于，包括： 对铸件的探伤图像进行缩放和裁剪，得到裁剪子图像，并对所述裁剪子图像进行图像增强，得到增强子图像； 确定所述探伤图像的标记文件路径，将所述标记文件路径结合图像裁剪方式，利用坐标变换算法，得到裁剪子图像的子图像标记文件； 根据所述子图像标记文件对所述增强子图像进行筛选，将筛选后的增强子图像作为训练集输入到神经网络模型中进行训练，得到训练好的检测模型； 利用检测模型获取验证集对应的模型标记文件，根据已创建的校核标记软件对模型标记文件进行检测和修改，得到修改子图像； 将所述修改子图像作为优化训练集输入至神经网络模型中进行训练，直至模型标记文件检测不存在错误现象，得到优化后的检测模型； 所述标记文件的确定方法包括： 确定标记文件路径的XML文件夹，遍历所述XML文件夹中所有的XML标记文件； 提取每个XML标记文件的标记框的左上角坐标、右上角坐标、左下角坐标和右下角坐标，并根据探伤图像长和宽的缩放比例，得到缩小标记框坐标； 对所述缩小标记框坐标进行倍数和余数取值处理，以确定所述缩小标记框在x方向和y方向上覆盖的子图数量； 创建外层循环和内层循环，利用外层循环和内存循环遍历裁剪子图像中缩小标记框的所有可能位置； 根据位置判定条件对缩小标记框的长度和宽度进行判断，生成目标子图像的子图标记框坐标，并基于所述子图标记框坐标创建所述目标子图像的子图像标记文件，所述目标子图像为裁剪子图像中含有标记框的任一图像； 遍历完成所有内层循环和外层循环，将所有生成的子图像标记文件存储至子图XML文件夹中。

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