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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣州金域醫(yī)學(xué)檢驗中心有限公司申請的專利圖像分類模型的訓(xùn)練方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115564985B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211082729.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)圖像分類模型的訓(xùn)練方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)是由車拴龍;盧芳;劉斯;余霆嵩;李晶;丁向東;李映華設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-09-06向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本圖像分類模型的訓(xùn)練方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明實施例公開了一種圖像分類模型的訓(xùn)練方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)，其中方法包括：根據(jù)預(yù)設(shè)的第一區(qū)域分割方法、預(yù)設(shè)的標注工具和獲取的目標圖像，對預(yù)設(shè)的深度學(xué)習(xí)模型進行圖像塊分類訓(xùn)練，得到第一模型；根據(jù)預(yù)設(shè)的第二區(qū)域分割方法、所述標注工具和所述目標圖像，對所述第一模型進行圖像塊分類訓(xùn)練，得到第二模型；根據(jù)預(yù)設(shè)的第三區(qū)域分割方法、所述標注工具和所述目標圖像，對所述第二模型進行圖像塊分類訓(xùn)練，得到圖像分類模型。通過不同的分割方法提高了訓(xùn)練模型的樣本的豐富程度，通過兩次優(yōu)化和豐富的樣本提高了訓(xùn)練后的模型的預(yù)測性能。

本發(fā)明授權(quán)圖像分類模型的訓(xùn)練方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖像分類模型的訓(xùn)練方法，所述方法包括： 根據(jù)預(yù)設(shè)的第一區(qū)域分割方法、預(yù)設(shè)的標注工具和獲取的目標圖像，對預(yù)設(shè)的深度學(xué)習(xí)模型進行圖像塊分類訓(xùn)練，得到第一模型； 根據(jù)預(yù)設(shè)的第二區(qū)域分割方法、所述標注工具和所述目標圖像，對所述第一模型進行圖像塊分類訓(xùn)練，得到第二模型； 根據(jù)預(yù)設(shè)的第三區(qū)域分割方法、所述標注工具和所述目標圖像，對所述第二模型進行圖像塊分類訓(xùn)練，得到圖像分類模型； 其中，所述標注工具包括：圖像展示區(qū)域和多個操作圖標； 所述操作圖標攜帶的操作功能包括：標注為陰性樣本并進入下一個圖像塊、標注為陽性樣本并進入下一個圖像塊、進入下一個圖像塊、進入上一個圖像塊中的任一種； 其中，所述根據(jù)預(yù)設(shè)的第一區(qū)域分割方法、預(yù)設(shè)的標注工具和獲取的目標圖像，對預(yù)設(shè)的深度學(xué)習(xí)模型進行圖像塊分類訓(xùn)練，得到第一模型的步驟，包括： 根據(jù)所述第一區(qū)域分割方法，對所述目標圖像進行圖像塊分割，得到第一圖像塊集； 采用所述標注工具，對所述第一圖像塊集中的每個圖像塊進行展示并獲取用戶的標注結(jié)果，得到第一標注結(jié)果； 根據(jù)所述第一圖像塊集和各個所述第一標注結(jié)果，對所述深度學(xué)習(xí)模型進行圖像塊分類訓(xùn)練，得到所述第一模型； 其中，所述根據(jù)預(yù)設(shè)的第三區(qū)域分割方法、所述標注工具和所述目標圖像，對所述第二模型進行圖像塊分類訓(xùn)練，得到圖像分類模型的步驟，包括： 采用所述第三區(qū)域分割方法，對所述目標圖像進行圖像塊分割，得到第四圖像塊集；將所述第四圖像塊集輸入所述第二模型進行每個圖像塊的分類預(yù)測，得到第三預(yù)測向量； 從各個所述第三預(yù)測向量中獲取陽性向量元素位于預(yù)設(shè)的概率范圍內(nèi)的每個所述第三預(yù)測向量，作為第三命中向量； 采用所述標注工具，對所述第四圖像塊集中的與所述第三命中向量對應(yīng)的圖像塊進行展示并獲取用戶的標注結(jié)果，得到第四標注結(jié)果； 根據(jù)所述第四圖像塊集中的與各個所述第三命中向量對應(yīng)的各個圖像塊和各個所述第四標注結(jié)果，對所述第二模型進行圖像塊分類訓(xùn)練，得到所述圖像分類模型。

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