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申请/专利权人：重庆知见生命科技有限公司
申请日：2021-05-11
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN113205055B
主分类号：G06V20/69
分类号：G06V20/69;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.25#授权;2024.02.02#著录事项变更;2024.01.23#专利申请权的转移;2021.08.20#实质审查的生效;2021.08.03#公开
摘要：本发明提出一种基于多尺度注意力机制的真菌显微图像分类方法及系统，包括：获取训练样本，该训练样本包括多张真菌显微图像，且每张真菌显微图像具有对应的真菌类别标签；构建包括注意力模块的深度学习图像分类模型，使用该训练样本训练该深度学习图像分类模型，并将训练完成的该深度学习图像分类模型作为真菌图像分类模型；将待分类的真菌显微图像输入该真菌图像分类模型，得到其真菌类别。本发明通过在网络中加入注意力模块，以使网络聚焦于真菌所在的区域，尽可能忽略背景区域的影响。从而能更准确地识别形态差异较小的同属异种真菌。
主权项：1.一种基于多尺度注意力机制的真菌显微图像分类方法，其特征在于，包括：步骤1、获取训练样本，该训练样本包括多张真菌显微图像，且每张真菌显微图像具有对应的真菌类别标签；步骤2、构建深度学习图像分类模型，该深度学习图像分类模型包括串联卷积层、注意力模块和输出卷积层，且该注意力模块包括平均池化层、Squeeze层、空洞卷积层和Excitation层；该串联卷积层提取该真菌显微图像的图像特征，该Squeeze层的全局池化层将该图像特征的全局空间信息压缩成一个通道描述符，通过该空洞卷积层中多个空洞率不同的空洞卷积分别提取该通道描述符的特征，并将各空洞卷积的输出特征连接在一起，得到多尺度融合特征，通过该Excitation层中两个全连接层捕获该多尺度融合特征的通道相关性，将该通道相关性输入至该输出卷积层，得到真菌预测类别，根据该真菌预测类别与该真菌类别标签，训练该深度学习图像分类模型，并将训练完成的该深度学习图像分类模型作为真菌图像分类模型；步骤3、将待分类的真菌显微图像输入该真菌图像分类模型，得到其真菌类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆知见生命科技有限公司 基于多尺度注意力机制的真菌显微图像分类方法及系统
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