[发明专利]一种基于深度学习的多特征融合图像分类方法在审
| 申请号： | 202011328440.1 | 申请日： | 2020-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN112488170A | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 岳雪颖;田泽坤;孙玲玲 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00;G06T7/11 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的多特征融合图像分类方法。具体包括数据集划分、数据增强、分类网络模型构建、模型初始化与模型训练优化。数据增强部分通过对图片随机进行水平翻转、垂直翻转、修改亮度和依概率水平翻转等操作，增强数据特征。在分类网络模型构建的过程中对第一次提取的特征进行随机遮盖后再次提取，而后对两次提取的特征进行融合，使特征多样化，提高了分类精确度。本系统可以用于对眼部恶性肿瘤图像进行分类，定位图像中的病变区域作为特征区域，给出病变类型的概率值，辅助阅片医生判断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 特征 融合 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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