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申请/专利权人：广西科技大学
摘要：本发明属于图像分类技术领域，公开一种猴痘图像分类方法、装置及系统和存储介质，所述方法包括：获取多个猴痘图像，并根据所述多个猴痘图像构建猴痘图像数据集；构建孪生神经网络，所述孪生神经网络包括预训练模型、多层感知机以及距离函数，所述预训练模型基于所述猴痘图像数据集训练得到，利用所述猴痘图像数据集对所述孪生神经网络进行训练以得到猴痘图像分类模型，基于所述猴痘图像分类模型实现猴痘图像分类。本发明将孪生神经网络结合相似度预测思想，不仅判断样本是否属于同一类别，还能预测各自标签的概率。
主权项：1.一种猴痘图像分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个猴痘图像，并根据所述多个猴痘图像构建猴痘图像数据集；构建孪生神经网络，所述孪生神经网络包括预训练模型、多层感知机以及距离函数，所述预训练模型基于所述猴痘图像数据集训练得到，利用所述猴痘图像数据集对所述孪生神经网络进行训练以得到猴痘图像分类模型，基于所述猴痘图像分类模型实现猴痘图像分类；在利用所述猴痘图像数据集对所述孪生神经网络进行训练时，从所述猴痘图像数据集中获取待预测样本、阴性样本和阳性样本，将所述待预测样本分别与所述阴性样本和阳性样本组合形成第一样本对和第二样本对，所述预训练模型响应于输入的第一样本对和第二样本对，分别生成对应于第一样本对和第二样本对的第一特征图组和第二特征图组，将所述第一特征图组和第二特征图组馈送至所述多层感知机并输出第一特征图向量组和第二特征图向量组，所述第一特征图向量组包括预测样本、阴性样本所对应的特征图向量，所述第二特征图向量组包括预测样本、阳性样本所对应的特征图向量，利用在所述多层感知机的输出端设置的所述距离函数分别计算第一特征图向量组和第二特征图向量组中的两个特征图向量的相似度，得到待预测样本与阴性样本的第一相似度p以及待预测样本与阳性样本的第二相似度n，并根据第一相似度p和第二相似度n得到待预测样本预测为阳性的概率，所述概率为pp+n。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西科技大学 猴痘图像分类方法、装置及系统和存储介质
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