基于终身学习的多类别纹理表面缺陷检测模型的构建方法

摘要

本发明属于图像处理领域，并公开了一种基于终身学习的多类别纹理表面缺陷检测模型的构建方法。整个模型以新提出的自适应卷积/反卷积模块为基础模块，具体地，自适应卷积/反卷积模块为每个类别设置独立的卷积核/反卷积核掩膜，用于分配权重衡量模型参数与当前训练类别的相关性，并通过卷积核/反卷积核掩膜设置参数剪枝和冷冻操作，参数剪枝保证了模型在后续类别训练时，仍然有足够多的参数可以用于新类别的训练，从而更好地拟合新任务；参数冷冻保证了模型在已训练类别上的知识记忆，允许相似类别的模型参数重叠，在旧任务测试时仍然具备较高的精度。从而，使模型具备终身学习的能力，实现单个模型的多类别纹理表面缺陷检测。