[发明专利]胎儿超声标准切面图像识别网络模型的训练方法和装置有效
| 申请号： | 202111047127.5 | 申请日： | 2021-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN113487614B | 公开（公告）日： | 2021-11-30 |
| 发明（设计）人： | 章毅;张欣培;章维;周尧 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G16H50/20 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 黄海斌 |
| 地址： | 610065 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种胎儿超声标准切面图像识别网络模型的训练方法和装置，所述方法包括：构建已完成预训练的教师网络模型和未训练的第一学生网络模型，教师网络模型和第一学生网络模型均是残差连接的卷积神经网络；基于教师网络模型的隐藏层知识训练第一学生网络模型的中间层获得第二学生网络模型；基于第二学生网络模型的自蒸馏知识和教师网络模型与第二学生网络模型输出样本间的相似度矩阵预测信息训练第二学生网络模型得到胎儿超声标准切面图像识别网络模型。本发明以此训练获得的胎儿超声标准切面图像识别网络模型其具有识别效率高、结构轻量便于部署的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 胎儿 超声 标准 切面 图像 识别 网络 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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