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申请/专利权人：清华大学深圳国际研究生院
摘要：本发明提出一种基于多分支结构动态权重的皮肤病分类方法，采用多分支结构动态权重策略，首先将原始图像数据输入不同分辨率的多分支模型进行裁剪。随后，生成CAM热图定位关键区域，并基于此进行特征提取与处理。利用CAM热图与反转灰度图的相似度，动态调整分支权重，优化特征提取效果。融合加权特征，形成综合特征表示，并在输出层进行分类预测。进一步地，本发明还引入了部分损失函数。本发明不仅提升了模型的准确性和适应性，还增强了模型对皮肤病图像大小不一和类间相似性及类内多样性的泛化能力，展示了在皮肤病诊断领域的广泛应用前景和实际应用价值。
主权项：1.一种基于多分支结构动态权重的皮肤病分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.将原始皮肤病图像数据输入分类模型的多分支结构，多个分支在不同分辨率条件下对图像进行裁剪；S2.对裁剪后的图像为每个分支生成CAM热图，对裁剪图像中心进行定位，以识别图像中的关键区域；S3.利用裁剪后的图像和对应的CAM热图，在每个分支中进行特征提取和处理；S4.根据特征提取与处理结果，通过比较每个分支的CAM热图与反转灰度图的相似度，评估每个分支提取特征的有效性，并据此动态调整分支权重；S5.根据调整后的分支权重，将多分支提取的特征进行加权融合，形成反映皮肤病图像的关键信息的综合特征表示；S6.根据融合后的特征表示，在输出层进行分类预测，根据输出层的概率分布，确定最终的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学深圳国际研究生院 基于多分支结构动态权重的皮肤病分类方法
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