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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司
摘要：本申请公开了一种识别模型训练、眼底特征的识别方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取与标签值关联的眼底彩照图像样本，并输入预设识别模型，预设识别模型包括输入层单元、第一卷积神经网络和第二卷积神经网络；提取眼底彩照图像样本中的红色通道图像并输入第一卷积神经网络，获取第一识别结果以及红色通道图像的特征图；将眼底彩照图像样本与特征图进行组合，生成组合图像并输入第二卷积神经网络，获取第二识别结果；通过预设损失函数获取总损失值；在总损失值小于或等于预设损失阈值时，训练完成。如此，实现了自动识别眼底彩照图像的豹纹状眼底特征，提高了识别模型的准确率，并提升了识别模型的效率和可靠性。
主权项：1.一种识别模型训练方法，其特征在于，包括：获取与标签值关联的眼底彩照图像样本，将所述眼底彩照图像样本输入包含初始参数的预设识别模型；所述预设识别模型包括顺次连接的输入单元、第一卷积神经网络和第二卷积神经网络；在所述输入单元中提取所述眼底彩照图像样本中的红色通道中的红色通道图像；将所述红色通道图像输入至所述第一卷积神经网络中，获取第一识别结果以及所述红色通道图像的特征图；将所述眼底彩照图像样本与所述特征图进行组合，生成组合图像，将所述组合图像输入所述第二卷积神经网络中，获取第二识别结果；将所述标签值、所述第一识别结果、所述第二识别结果输入预设损失函数，以获取总损失值；其中，所述损失函数中包含所述第一卷积神经网络的第一损失权重和所述第二卷积神经网络的第二损失权重；在所述总损失值小于或等于预设损失阈值时，所述预设识别模型训练完成；所述预设损失函数为：L＝w1×∑plogq1+w2×∑plogq2其中：p为眼底彩照图像的标签值；q1为第一识别结果；q2为第二识别结果；w1为第一卷积神经网络的损失函数权重；w2为第二卷积神经网络的损失函数权重。
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权利要求：
百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 识别模型训练、眼底特征的识别方法、装置、设备及介质
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