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摘要：本申请提供一种基于可变形自注意力和transformer的多标签近视图像分类方法，本申请提供的方法包括输入视网膜OCT图像；将输入图像放入预训练的Resnet18网络中得到特征图，对特征图进行线性投影作为键k和值v；将输入图像进行patchembed切片，然后对切片后的图片进行线性投影作为查询标记q；将q输入偏移网络中，计算出偏移量，得到变形采样点；对变形采样点进行线性插值得到采样特征，经过线性投影得到和得到最终的平均查询向量、将得到的k,v输入多头注意力中，由分类头输出分类结果。本申请能够较为准确地识别视网膜图像状态。
主权项：1.一种基于可变形自注意力和transformer的多标签近视图像分类方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、输入视网膜OCT图像；步骤2、将输入图像放入预训练的Resnet18网络中得到特征图，对特征图进行线性投影作为键k和值v；步骤3、将输入图像进行patchembed切片，然后对切片后的图片进行线性投影作为查询标记q；步骤4、将q输入偏移网络中，计算出偏移量，得到变形采样点；步骤5、对变形采样点进行线性插值得到采样特征，经过线性投影得到左侧查询和右侧查询步骤6、对q、和求平均值，得到最终的平均查询向量步骤7、将得到的k,v输入多头注意力中，由分类头输出分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 一种基于可变形自注意力和transformer的多标签近视图像分类方法
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