[发明专利]眼底图像分类方法及装置

摘要

本发明公开了一种对类镜像图像分类的方法及装置，其中，该方法包括：对一定量的类镜像图像的第一对象进行标注，并将标注好的类镜像图像输入深度学习检测模型，训练卷积神经网络，学习第一对象的特征，当训练过程收敛后，得到的深度学习检测模型将具备能够准确定位出第一目标在输入新的类镜像照片中的所在位置。再根据第一对象在类镜像图像中的位置的属性将目标图像分类，相比人工分类，高效、准确。可以保证分析结果失真较小。

主权项

一种对类镜像图像分类的方法，其特征在于，包括：对所述多张类镜像图像的第一对象分别进行区域标注，得到多个标注区域的位置；使用深度卷机神经网络学习所述标注区域的第一特征信息，得到深度学习模型，所述深度学习模型包括：深度学习检测、深度学习分类或深度学习分割模型中的任意一种，所述第一特征信息为所述第一对象的特征信息；根据所述深度学习模型判断类镜像图像中是否存在所述第一对象；如果所述类镜像图像中存在所述第一对象，则根据所述深度学习模型得到所述第一对象的位置；基于所述第一对象的位置确定当前第一对象在所述类镜像图像中的相对位置；根据所述第一对象在类镜像图像中位置的属性和所述当前第一对象在所述类镜像图像中的相对位置确定所述类镜像图像的类别。