[发明专利]一种神经网络训练、检测方法、装置及设备有效
| 申请号： | 202011496525.0 | 申请日： | 2020-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN112560957B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 祝闯;邱书豪;周文莉;刘军;刘芳 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/80;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 张聪聪;高莺然 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种神经网络训练、检测方法、装置及设备，该方法包括：获取待处理全切片数字图像及其对应的标签；分割待处理全切片数字图像，得到多张分割图像；通过神经网络的特征提取层和全连接层得到示例特征图以及多张分割图像对应的权重；将权重与示例特征图相乘后，输入至分类器，得到分类结果；基于分类结果与标签的对比结果，判断神经网络是否收敛；若否，则调整神经网络的参数，直至神经网络收敛，得到训练完成的神经网络模型。可见，本方案中，只需获取整张WSI的标签，并通过全连接层计算得到由WSI分割出的多张分割图像的权重，引导神经网络的训练，不需要在训练的过程中对分割得到的多张分割图像进行标注，减少了人力耗费。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 神经网络 训练 检测 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
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