恭喜中移(成都)信息通信科技有限公司;中國移動通信集團有限公司王旭浩獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜中移(成都)信息通信科技有限公司;中國移動通信集團有限公司申請的專利一種圖像分類方法、裝置、設備及計算機存儲介質獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN114255201B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202010952171.X,技術領域涉及:G06T7/00;該發明授權一種圖像分類方法、裝置、設備及計算機存儲介質是由王旭浩;楊了;胡冉杰;馬靖博;黃承基設計研發完成,并于2020-09-11向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種圖像分類方法、裝置、設備及計算機存儲介質在說明書摘要公布了:本發明實施例提供了一種圖像分類方法、裝置、設備及計算機存儲介質。該方法包括:獲取訓練圖像;基于卷積神經網絡中的第一卷積神經網絡層對訓練圖像進行卷積計算,得到第一特征圖;基于卷積神經網絡中的第二卷積神經網絡層對第一特征圖進行卷積計算,得到第二特征圖;基于卷積神經網絡中的第三卷積神經網絡層拼接第二特征圖、預先獲取的裸眼視力向量以及預先獲取的矯正視力向量,得到五維向量;基于五維向量對卷積神經網絡進行訓練,得到圖像分類模型。該模型不僅能夠提取圖像中的特征信息,還以患者矯正視力與裸眼視力作為輔助診斷因素,綜合圖像與患者的相關數據,提高了分類準確度。
本發明授權一種圖像分類方法、裝置、設備及計算機存儲介質在權利要求書中公布了:1.一種圖像分類模型訓練方法,其特征在于,所述方法包括:獲取訓練圖像;基于卷積神經網絡中的第一卷積神經網絡層對所述訓練圖像進行卷積計算,得到第一特征圖;基于所述卷積神經網絡中的第二卷積神經網絡層對所述第一特征圖進行卷積計算,得到第二特征圖,其中,所述卷積計算用于對所述第一特征圖進行特征圖裁剪,所述第二特征圖是所述第一特征圖進行裁剪后的特征圖,所述第二特征圖為三維特征圖;基于所述卷積神經網絡中的第三卷積神經網絡層拼接所述第二特征圖、預先獲取的裸眼視力向量以及預先獲取的矯正視力向量,得到五維向量;基于所述五維向量對所述卷積神經網絡進行訓練,得到圖像分類模型;所述第三卷積神經網絡層包括全局平均池化層、全連接層、softmax函數、sigmoid函數;所述基于所述卷積神經網絡中的第三卷積神經網絡層將所述第二特征圖、預先獲取的裸眼視力向量以及預先獲取的矯正視力向量進行拼接,得到五維向量,包括:基于所述卷積神經網絡中的第三卷積神經網絡層提取所述第二特征圖的第二特征圖向量;將所述第二特征圖向量、所述預先獲取的裸眼視力向量以及預先獲取的矯正視力向量進行拼接,得到第一向量;將所述第一向量傳入所述全局平均池化層進行全局平均池化處理,得到第二向量;將所述第二向量先后傳入所述全連接層、softmax函數、sigmoid函數,得到所述五維向量。
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