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申请/专利权人：腾讯医疗健康(深圳)有限公司
摘要：本发明公开了一种眼部图片识别方法、目标识别模型训练方法及装置。其中，该图片识别方法包括：获取待识别眼部图片，将待识别眼部图片输入到目标识别模型中，其中，目标识别模型为使用多个类型的眼部样本图片对原始识别模型进行训练得到的模型，多个类型包括正常类型与至少一个疾病类型，获取目标识别模型输出的识别结果，其中，识别结果至少用于表示待识别眼部图片属于多个类型中的目标类型。本发明解决了相关技术中识别待识别眼部图片的类型的效率低的技术问题。
主权项：1.一种图片识别方法，其特征在于，包括：获取与图像识别任务匹配的L个样本集合，其中，所述图像识别任务用于根据待识别眼部图像从L个类型中确定出目标类型，所述L个类型包括正常类型与L-1个疾病类型，所述样本集合中包括对应类型的眼部样本图片，所述L为大于2的整数；根据L个所述样本集合提取多组多元组图片，其中，所述多组多元组图片中的每一组多元组图片包括所述L个类型的眼部样本图片中的一个类型的当前眼部样本图片、所述一个类型的第一眼部样本图片、以及多个类型中与所述一个类型不同的L-1个类型的第二眼部样本图片；获取一组所述多元组图片中所述当前眼部样本图片与所述第一眼部样本图片的第一相似度，以及所述多元组图片中所述当前眼部样本图片与每一张所述第二眼部样本图片的第二相似度；在所述第一相似度小于或等于任意一个所述第二相似度的情况下，调整原始识别模型中的参数；在调整后的所述原始识别模型，对任意一组所述多元组图片中识别得到的所述第一相似度均大于所述第二相似度的情况下，将调整后的所述原始识别模型确定为目标识别模型；获取待识别眼部图片；将所述待识别眼部图片输入到目标识别模型中；获取所述目标识别模型输出的识别结果，其中，所述识别结果至少用于表示所述待识别眼部图片属于所述L个类型中的目标类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 腾讯医疗健康(深圳)有限公司 眼部图片识别方法、目标识别模型训练方法及装置
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