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申请/专利权人：北京鹰瞳科技发展股份有限公司;上海鹰瞳医疗科技有限公司
摘要：本发明提供一种图像多任务识别方法及电子设备，其中，图像多任务识别方法包括：将图像输入训练好的多任务机器学习模型；由多任务机器学习模型从图像中提取第一特征数据，并且根据第一特征数据确定第一识别结果，第一识别结果指示图像中的每个像素的类别；由多任务机器学习模型从图像和第一识别结果在通道维度上的堆叠图像中提取第二特征数据，并且根据第二特征数据确定第二识别结果，第二识别结果指示图像的类别；以及，由多任务机器学习模型输出第一和第二识别结果。多任务机器学习模型既具备高层次的综合语义分析能力，也具备像素级的识别能力，可以准确、可信地执行图像多任务识别。
主权项：1.一种图像多任务识别方法，其特征在于，所述方法包括：将图像输入训练好的多任务机器学习模型，其中所述图像为眼底图像；由所述多任务机器学习模型从所述图像中提取第一特征数据，并且根据所述第一特征数据确定第一识别结果；其中，所述第一识别结果指示所述图像中的每个像素的类别,所述图像中的每个像素的类别为多种眼底生理结构类别、多种病灶类别或多种症状类别中的一种；由所述多任务机器学习模型从所述图像和所述第一识别结果在通道维度上的堆叠图像中提取第二特征数据，并且根据所述第二特征数据确定第二识别结果；其中，所述第二识别结果指示所述图像的类别,所述图像的类别为多种疾病类别中的至少一种；以及由所述多任务机器学习模型输出所述第一识别结果和所述第二识别结果。
全文数据：
权利要求：
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