[发明专利]一种视杯视盘分割模型的确定方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 201910964739.7 | 申请日： | 2019-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN110751634A | 公开（公告）日： | 2020-02-04 |
| 发明（设计）人： | 王凯伟;丁大勇 | 申请（专利权）人： | 北京致远慧图科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/194;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11619 北京辰权知识产权代理有限公司 | 代理人： | 孙瑞峰 |
| 地址： | 100872 北京市海淀区中*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请披露了一种视杯视盘分割模型的确定方法，所述方法包括：执行前向传播，所述前向传播为，将样本输入图像输入至第一机器学习模型，确定分割结果；基于双类圆金标准和双类圆空间约束，确定所述分割结果的联合损失，所述联合损失包括形状损失和分类损失；执行反向传播，所述反向传播为，基于所述分割结果的联合损失，更新所述第一机器学习模型的参数；迭代执行所述前向传播和反向传播，训练所述第一机器学习模型。 | ||
| 搜索关键词： | 机器学习模型 反向传播 分割结果 前向传播 迭代执行 空间约束 视盘分割 图像输入 形状损失 样本输入 金标准 联合 视杯 分类 更新 申请 | ||
【主权项】：
1.一种视杯视盘分割模型的确定方法，其特征在于，包括：/n执行前向传播，所述前向传播为，将样本输入图像输入至第一机器学习模型，确定分割结果；/n基于双类圆金标准和双类圆空间约束，确定所述分割结果的联合损失，所述联合损失包括形状损失和分类损失；/n执行反向传播，所述反向传播为，基于所述分割结果的联合损失，更新所述第一机器学习模型的参数；/n迭代执行所述前向传播和反向传播，训练所述第一机器学习模型。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京致远慧图科技有限公司，未经北京致远慧图科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910964739.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
