一种基于迁移学习的小样本织物疵点检测方法

本发明涉及一种基于迁移学习的小样本织物疵点检测方法，包括：步骤S1、采集工业现场不同类型的织物疵点图像，并标记疵点类型和位置；步骤S2、构建同源数据集和目标数据集；步骤S3、收集开源工业数据集作为源数据集；步骤S4、利用欧式距离从源数据集中选取与目标数据集相似程度最高的多张图像组成预训练数据集；步骤S5、预训练数据集训练小样本目标检测模型获取初始预训练模型；步骤S6、同源数据集训练初始预训练模型获取预训练模型；步骤S7、冻结预训练模型的部分参数，目标数据集微调预训练模型得到疵点检测模型；步骤S8、采集目标织物疵点图像并输入疵点检测模型，输出疵点类型和位置。本发明可解决数据匮乏时模型检测精度低、过拟合等问题。

张效栋