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龙图腾网获悉杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利一种缺陷检测模型的训练方法、缺陷检测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：CN114299034B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202111648994.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种缺陷检测模型的训练方法、缺陷检测方法及装置是由吴剑雯;陈康设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种缺陷检测模型的训练方法、缺陷检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种缺陷检测模型的训练方法、缺陷检测方法及装置，所述方法包括：获取训练图像；采用无监督训练方式，确定训练图像的伪标签；基于训练图像及其对应的伪标签，采用弱监督训练方式和或有监督训练方式对缺陷检测模型进行训练。由于本发明实施例的方案中，是采用无监督训练方式获取训练图像的伪标签，根据训练图像及其对应的伪标签对缺陷检测模型进行训练，所以解决了无法获取大量缺陷图像样本而导致训练出的模型检测精度不高的问题，提高了缺陷检测模型的检测精度，本发明实施例的方案中还可以根据不同应用场景的需求，选择采用弱监督和或有监督训练方式对缺陷检测模型进行训练，具有可以灵活部署最小化人力成本的优点。

本发明授权一种缺陷检测模型的训练方法、缺陷检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种缺陷检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练图像； 采用无监督训练方式，确定所述训练图像的伪标签；其中，所述伪标签用于表示所述训练图像中的缺陷区域； 基于所述训练图像及其对应的伪标签，采用弱监督训练方式和或有监督训练方式对缺陷检测模型进行训练； 所述采用无监督训练方式，确定所述训练图像的伪标签的步骤，包括： 将所述训练图像输入残差网络，对所述训练图像进行特征提取，得到多个不同分辨率的目标特征图，其中，所述目标特征图为所述训练图像中的像素点对应的特征图； 将多个所述目标特征图输入特征重构网络，对多个所述目标特征图分别进行特征重构，得到每个目标特征图对应的重构特征图； 计算所述每个目标特征图与其对应的重构特征图之间的重构误差；根据所述重构误差，按照公式计算得到融合误差d；在所述融合误差不小于预设阈值时，确定该像素点为所述训练图像中的缺陷像素点，并基于所有缺陷像素点确定所述训练图像中的缺陷区域，作为所述训练图像的伪标签，其中，fi表示第i个目标特征图，fi′表示第i个目标特征图对应的重构特征图，K表示多个所述目标特征图的数量。

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