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申请/专利权人：深圳市大数据研究院
申请日：2023-09-13
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN117315651B
主分类号：G06V20/69
分类号：G06V20/69;G06V10/764;G06N3/045;G06V10/82;G06V10/25;G06T7/00;G06V10/24;G06V10/42;G06V10/44
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.14#授权;2024.01.16#实质审查的生效;2023.12.29#公开
摘要：本发明公开了基于仿射一致Transformer的多类别细胞检测分类方法，包括：获取样本数据集，其包括多个携带有标注信息的细胞病理图像；构建待训练模型，其包括全局检测网络、仿射变换Transformer模块以及局部检测网络；将细胞病理图像输入至所述全局检测网络，以得到全局检测结果，同时，将细胞病理图像经过仿射变换Transformer模块处理后得到的仿射图像输入至局部检测网络中，以得到局部检测结果；按照预设更新规则，分别对全局检测网络以及局部检测网络进行更新迭代，直到当前迭代满足预设迭代终止条件条件时，生成目标检测模型；通过目标检测模型对真实细胞病理图像进行细胞检测和分类。通过仿射一致的Transformer架构，可预测细胞位置和类别，同时分析细胞上下文信息，提高识别精度。
主权项：1.一种基于仿射一致Transformer的多类别细胞检测分类方法，其特征在于，所述方法，包括：获取样本数据集，所述样本数据集中包括多个携带有标注信息的细胞病理图像；构建待训练模型，所述待训练模型包括全局检测网络、仿射变换Transformer模块以及局部检测网络；将所述细胞病理图像输入至所述全局检测网络，以得到全局检测结果，同时，将所述细胞病理图像经过所述仿射变换Transformer模块处理后得到的仿射图像输入至所述局部检测网络中，以得到局部检测结果；基于所述全局检测结果以及局部检测结果，按照预设更新规则，分别对所述全局检测网络以及局部检测网络进行更新迭代，直到当前迭代满足预设迭代终止条件时，生成目标检测模型；通过所述目标检测模型对真实细胞病理图像进行细胞检测和分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市大数据研究院 基于仿射一致Transformer的多类别细胞检测分类方法以及装置
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