[发明专利]图像分类方法以及图像分类网络的训练方法在审
| 申请号： | 202211528616.7 | 申请日： | 2022-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN116958024A | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 唐健明;曾琦娟;阳翰凌 | 申请（专利权）人： | 中移（成都）信息通信科技有限公司;中国移动通信集团有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人： | 韩园园;徐川 |
| 地址： | 610041 四川省成都市中国（四川）*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请提供一种图像分类方法和装置、图像分类网络的训练方法和装置、电子设备、以及存储介质。图像分类方法包括：获取原始图像的第一特征图，其中，原始图像为腹部的CT图像；通过图像分类网络，基于第一特征图确定第二特征图，其中，图像分类网络包括残差网络、多个卷积网络和融合网络，第一特征图被输入到残差网络，多个卷积网络是级联连接的，多个卷积网络中的第一个卷积网络连接到残差网络，多个卷积网络中的每一个卷积网络包括特征金字塔网络，多个卷积网络均与融合网络连接；基于第二特征图，对原始图像进行图像分类，其中，图像分类为原始图像中的积水像素和器官像素之间的区分。以此方式，本申请能够提高胰腺积水的诊断的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 图像 分类 方法 以及 网络 训练 | ||
【主权项】：
暂无信息
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