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申请/专利权人：北京小蝇科技有限责任公司
摘要：本发明提供一种基于人工智能的疟原虫分类识别方法和装置，所述方法包括：获取待识别的原始图像；将所述待识别的原始图像输入预先训练的分类识别模型，得到所述分类识别模型输出的疟原虫类别识别结果；其中，所述分类识别模型是利用多个专家模型进行嵌套学习得到的，所述嵌套学习包括对每个所述专家模型进行嵌套个体学习，以及对多个专家模型之间进行嵌套平衡在线蒸馏。解决了现有技术中存在的数据样本较少、且样本数据在类别上数量不均衡而导致的疟原虫识别准确性较差的问题。
主权项：1.一种基于人工智能的疟原虫分类识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别的原始图像；将所述待识别的原始图像输入预先训练的分类识别模型，得到所述分类识别模型输出的疟原虫类别识别结果；其中，所述分类识别模型是利用多个专家模型进行嵌套学习得到的，所述嵌套学习包括对每个所述专家模型进行嵌套个体学习，以及对多个专家模型之间进行嵌套平衡在线蒸馏；所述分类识别模型的训练过程包括：利用图像样本，分别对每个所述专家模型进行独立的嵌套学习；对经过嵌套学习训练好的各所述专家模型进行嵌套平衡在线蒸馏，以得到所述分类识别模型；对经过嵌套学习训练好的各所述专家模型进行嵌套平衡在线蒸馏的过程中，设置至少三组专家模型，将各组专家模型中的每两者分别作为教师模型和学生模型进行训练；训练过程中，三个专家模型两两互为教师学生关系，并在线更新代理标签，三者模型同时对图像数据特征提取及输出分类结果，对于中间阶段，每个子网络会输入图像数据，真实标签和2组对应的伪标签，伪标签与真实标签不一致。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京小蝇科技有限责任公司 基于人工智能的疟原虫分类识别方法和装置
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