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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本发明涉及人工智能，提供一种眼底彩照分类方法、装置、设备及存储介质。该方法能够对历史彩照进行特征提取，得到深层特征图，对深层特征图进行类别检测，得到类别概率向量，根据彩照类别向量及类别概率向量调整分类网络层中的参数，得到分类模型，对深层特征图进行导向处理，得到预测概率矩阵，根据彩照类别矩阵及预测概率矩阵调整导向网络层中的参数，得到导向模型，拼接分类模型及导向模型生成目标模型，获取待分析彩照，将待分析彩照输入目标模型进行预测，得到目标概率向量及目标概率矩阵，根据目标概率向量及目标概率矩阵确定目标类别。本发明能够精确的确定出目标类别。此外，本发明还涉及区块链技术，所述目标类别可存储于区块链中。

主权项：1.一种眼底彩照分类方法，其特征在于，所述眼底彩照分类方法包括：获取彩照训练样本，所述彩照训练样本中包括历史彩照及所述历史彩照的历史结果；获取预设网络，所述预设网络中包括分类网络层及导向网络层，所述分类网络层中包括特征提取层及分类层；基于所述特征提取层对所述历史彩照进行特征提取，得到深层特征图；基于所述分类层对所述深层特征图进行类别检测，得到类别概率向量；根据与所述历史结果对应的彩照类别向量及所述类别概率向量调整所述分类网络层中的参数，得到与所述分类网络层对应的分类模型；基于所述导向网络层对所述深层特征图进行导向处理，得到所述历史彩照的预测概率矩阵；根据与所述彩照类别向量对应的彩照类别矩阵及所述预测概率矩阵调整所述导向网络层中的参数，得到导向模型，包括：确定所述彩照类别向量中的行数；计算所述彩照类别向量中每个元素与配置比例的乘积，得到运算向量；根据所述运算向量生成多个行向量，所述多个行向量的数量等于所述行数；拼接所述多个行向量，得到所述彩照类别矩阵；基于下列公式，根据所述彩照类别矩阵及所述预测概率矩阵计算所述导向网络层中的第二损失值包括：其中，Diceloss是指所述第二损失值，n2是指所述行数，pi是指所述预测概率矩阵中第i个元素，yi是指所述彩照类别矩阵中第i个元素；根据所述第二损失值调整所述导向网络层中的所述参数，直至所述第二损失值不再降低，得到所述导向模型；拼接所述分类模型及所述导向模型生成所述预设网络对应的目标模型；获取待分析彩照，并将所述待分析彩照输入所述目标模型进行预测，得到所述分类模型输出的目标概率向量及所述导向模型输出的目标概率矩阵；根据所述目标概率向量及所述目标概率矩阵确定所述待分析彩照所对应的目标类别。

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百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 眼底彩照分类方法、装置、设备及存储介质