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白细胞分类方法和装置 

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申请/专利权人:北京小蝇科技有限责任公司

摘要:本发明提供一种白细胞分类方法和装置,所述方法包括:获取待识别的图像数据和文本数据,所述文本数据中含有类别标签;将所述图像数据输入预先构建的卷积神经网络,以得到图像特征向量;将所述文本数据输入预先构建的自注意力模型,以得到文本特征向量;将所述图像特征向量和所述文本特征向量输入预先训练的分类模型中,以得到所述分类模型输出的待识别的图像数据与文本数据的相似度;取相似度最大值时,与待识别图像数据匹配的文本数据的类别标签作为分类结果。解决了现有技术中白细胞检测准确性低,耗时较长的问题,提高了白细胞检测的准确性和时效性。

主权项:1.一种白细胞分类方法,其特征在于,所述方法包括:获取待识别的图像数据和文本数据,所述文本数据中含有类别标签;将所述图像数据输入预先构建的卷积神经网络,以得到图像特征向量;将所述文本数据输入预先构建的自注意力模型,以得到文本特征向量;将所述图像特征向量和所述文本特征向量输入预先训练的分类模型中,以得到所述分类模型输出的待识别的图像数据与文本数据的相似度;取相似度最大值时,与待识别图像数据匹配的文本数据的类别标签作为分类结果;其中,所述分类模型是利用样本的图像数据、样本的文本数据和样本的类别标签进行训练得到的。

全文数据:

权利要求:

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