一种细胞分类模型的获取方法和装置.pdf
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一种细胞分类模型的获取方法和装置.pdf
本申请实施例公开了一种细胞分类模型的获取方法和装置,该方法包括:获取训练好的细胞分类模型;根据测试数据和所述细胞分类模型获取待分类目标的M个特征图;M为大于或等于1的正整数;所述测试数据包括一个或多个待分类目标;获取所述M个特征图的权重;将具有权重的M个特征图输入所述细胞分类模型,对细胞分类模型进行优化,从而获取最优细胞分类模型。通过该实施例方案,实现了对类间差距小的目标进行分类,提高了分类效率和准确率。
一种细胞分类模型的获取方法和装置.pdf
本申请实施例公开了一种细胞分类模型的获取方法和装置,该方法包括:获取训练好的细胞分类模型;根据测试数据和所述细胞分类模型获取待分类目标的M个特征图;M为大于或等于1的正整数;所述测试数据包括一个或多个待分类目标;获取所述M个特征图的权重;将具有权重的M个特征图输入所述细胞分类模型,对细胞分类模型进行优化,从而获取最优细胞分类模型。通过该实施例方案,实现了对类间差距小的目标进行分类,提高了分类效率和准确率。
基于细胞分类模型分类细胞的方法、装置及设备.pdf
本申请实施例提供了一种基于细胞分类模型分类细胞的方法、装置及设备,该基于细胞分类模型分类细胞的方法包括:获取目标细胞图像;将目标细胞图像输入第一卷积神经网络进行特征提取,输出多个第一粗分类特征;将多个第一粗分类特征与目标细胞图像输入拼接层进行特征拼接,输出拼接特征;将拼接特征输入第二卷积神经网络进行特征提取,输出多个精分类特征;将多个精分类特征输入第一卷积神经网络进行特征提取,输出多个第二粗分类特征,多个第二粗分类特征包括目标粗分类特征,目标粗分类特征标识有目标细胞图像的粗分类结果;本申请实施例能够解决现
分类器族的获取方法和装置.pdf
本发明提供一种分类器族的获取方法和装置。该方法包括:步骤A:获取样本数据集合、分类器族中预设的分类器数目和分类器类型;步骤B:计算所述样本数据集合的每个个体与当前分类器族的匹配度,并根据所述匹配度、所述样本数据集合、所述预设的分类器数目和所述分类器类型,获取下一个分类器;步骤C:将所述下一个分类器添加至所述当前分类器族中,并将所述下一个分类器所使用的参数添加至所述当前分类器族对应的分类器族参数集合中;步骤D:重复执行步骤B和步骤C,直至当前分类器族中的分类器数目达到所述预设的分类器数目为止。本发明的方法,
训练数据的获取方法和装置、模型训练方法和装置.pdf
本说明书实施例提供了一种训练数据的获取方法和装置以及模型训练的方法及装置。在获取训练数据时,利用第一标注数据,训练第一初始模型;将第一无标注数据输入第一初始模型,根据第一初始模型对每一个第一无标注数据的识别结果,对每一个第一无标注数据进行标注,得到第二标注数据;利用第二标注数据,训练第二初始模型;将第二无标注数据输入第一初始模型和第二初始模型,根据第一初始模型和第二初始模型对每一个第二无标注数据的识别结果,对每一个第二无标注数据进行标注,得到第三标注数据;利用所述第三标注数据,得到用于模型训练的训练数据。