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申请/专利权人：深圳市梓健生物科技有限公司
摘要：本发明涉及智能识别技术领域，尤其涉及一种用于妇科微生物荧光图像的识别模型训练方法及系统、妇科微生物荧光图像识别分类方法，其中训练方法包括：获取妇科微生物荧光的初始图像集，对初始图像集进行筛选清洗，并进行标注，得到带有标注信息的训练图像集；根据训练图像集，对提前构建好的待训练模型架构进行训练，并采用预设损失函数计算模型的输出结果与对应的真实标签之间的损失值，直至损失值小于预设阈值，得到训练好的第一妇科微生物荧光图像识别模型；构建待训练的学生网络模型，利用第一妇科微生物荧光图像识别模型进行知识蒸馏操作，对待训练的学生网络模型进行训练，得到第二妇科微生物荧光图像识别模型。该模型识别精度高且规模更小。
主权项：1.一种用于妇科微生物荧光图像的识别模型训练方法，其特征在于，包括：S10、获取妇科微生物荧光的初始图像集，对初始图像集进行筛选清洗，并对筛选清洗后的图像集进行标注，得到带有标注信息的训练图像集；S20、根据所述训练图像集，对提前构建好的待训练模型架构进行训练，并采用预设损失函数计算模型的输出结果与对应的真实标签之间的损失值，直至损失值小于预设阈值，得到训练好的第一妇科微生物荧光图像识别模型；所述待训练模型架构的主干网络为残差网络，待训练模型架构的颈部网络为双向特征金字塔网络，待训练模型架构的头部网络包括用于判断目标微生物类别的分类器和用于预测目标微生物位置的回归器；S30、构建出待训练的学生网络模型，将第一妇科微生物荧光图像识别模型作为教师网络模型，利用教师网络模型进行知识蒸馏操作，对待训练的学生网络模型进行训练，得到第二妇科微生物荧光图像识别模型；第二妇科微生物荧光图像识别模型的规模小于第一的妇科微生物荧光图像识别模型。
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百度查询： 深圳市梓健生物科技有限公司 一种用于妇科微生物荧光图像的识别模型训练方法
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