[发明专利]基于迁移学习的青光眼眼底图像识别方法在审
| 申请号： | 202010243234.4 | 申请日： | 2020-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN111476283A | 公开（公告）日： | 2020-07-31 |
| 发明（设计）人： | 汪毅;徐志京 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海互顺专利代理事务所(普通合伙) 31332 | 代理人： | 成秋丽 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明披露一种基于迁移学习的青光眼眼底图像识别方法，包括以下步骤：1、获取青光眼数据集,并对青光眼眼底图像进行预处理；2、构建卷积神经网络R‑VGGNet；3、将预处理后的训练数据集加载到R‑VGGNet卷积神经网络模型中进行模型的迭代训练和特征提取；4、将提取到的特征输入softmax分类器，完成对青光眼的分类识别，得到最终的识别模型；5、载入测试数据集到最终的识别模型中，输出对应的分类准确率。本发明引入迁移学习思想，利用VGG16网络在ImageNet数据集上的训练所获得的权重参数，冻结前13层并释放后3层的权重，利用青光眼数据集训练全连接层和Softmax分类器，微调后进行特征提取和分类；满足深度学习要求，有效提高了青光眼眼底图像的识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 青光眼 眼底 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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