本申请涉及智能制造领域中的智能转动性能检测,其具体地公开了一种用于智能转动性能检测的神经网络的训练方法,其基于深度学习的计算机视觉检测方案来捕捉高速转轴在高速转动过程中由微小的转动不均匀所导致的视觉方面的特征,从而提高高速转轴的转动性能的检测能力。具体地,在训练过程中,采用类似于对抗生成模型的迁移学习的思路,将高速转轴在高速转动过程当中的多个图像在高维特征空间中的旋转弱变换通过迁移学习的方式耦合到高维图像空间中,从而转换为高维特征的强变换,以使得用于转动性能检测的神经网络能够充分学习各个旋转特征图之间的旋转特性,进而增强模型检测的准确性。
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我是此专利(论文)的发明人(作者)