内窥镜图像特征学习模型、分类模型的训练方法和装置

发明专利有效专利

申请号：
CN202111248801.6
IPC分类号：G06T7/00;G06K9/62;G06N3/08
申请日期：
2021-10-26
申请人：
北京字节跳动网络技术有限公司

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著录项信息

专利名称	内窥镜图像特征学习模型、分类模型的训练方法和装置
申请号	CN202111248801.6	申请日期	2021-10-26
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-26	公开/公告号	CN113706526A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	北京字节跳动网络技术有限公司	申请人地址	北京市石景山区实兴大街30号院3号楼2层B-0035房间变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京字节跳动网络技术有限公司	当前权利人	北京字节跳动网络技术有限公司
发明人	边成
代理机构	北京市柳沈律师事务所	代理人	张亮

摘要

一种内窥镜图像特征学习模型、分类模型的训练方法和装置。所述方法包括：获取第一训练数据集，所述第一训练数据集包括一个或多个具有待识别对象的内窥镜图像和一个或多个不具有待识别对象的内窥镜图像；将所述第一训练数据集输入到所述内窥镜图像特征学习模型；以及基于所述第一训练数据集对所述内窥镜图像特征学习模型进行无监督的对比学习，以获得训练完成的内窥镜图像特征学习模型，其中，所述内窥镜图像特征学习模型包括多个对比学习子模块，所述多个对比学习子模块的每一个用于提取所述第一训练数据集中的同一内窥镜图像的不同尺度的特征表示，并基于所提取的不同尺度的特征表示进行对比学习。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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