CN114842270B 一种目标图像的分类方法、装置、电子设备及介质 （中冶赛迪技术研究中心有限公司）_第1页
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JunqiuWeietal..NEZHAContextualizedRepresentationfo1-9.2获取三维样本角膜图像，将其映射为若干个通道的二维样本深构建初始图像分类模型，采用所述样本数据集训练所述角膜图像分类的目标图像分类模型，所述初始图像分类模型包括用于特征提取的第一组获取三维目标角膜图像，将其映射为若干个通道的二维所述采用所述样本数据集训练所述初始图像分类模型，获取用于角对二维样本深度图进行通道拼接，采用所述第一组件对所述通道拼基于所述第二组件，采用自注意力机制对所述样本特征进行跨通采用交叉熵损失函数获取所述分类结果与预设结果的分类误差，并采所述基于所述第二组件，采用自注意力机制对所述样本根据自注意力机制和所述位置特征对所述样本特征进行跨通道所述样本特征由多维矩阵组成，所述采用自注意力机制对所述样x23更新后的子样本特征xi与子样本特征xj的关联特征4.一种基于权利要求1-3任意一项所述的目标图像的分类方法的目标图像的分类装数据获取模块，用于获取三维样本角膜图像，将其映射为若干个模型训练模块，用于构建初始图像分类模型，采用所述样本数据4所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以实现如权利要求1-3中任一于使所述计算机执行如权利要求1-3中任一项所述56(x12更新后的子样本特征xi与子样本特征xk的关78[0056]需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构可以通过Pentacam内置的Scheimpflug相机在匀速旋转状态下拍摄而成，然后在系统中可9和验证集的划分采用4折交叉的方式，以此来获取不同模型的平均误差，确定合适的超参积神经网络模型，采用卷积神经网络模型对通道拼接后的二维样本深度图进行特征提取(x12从任意实数转换为正数，并且归一化，ei更新后的子样本特征xi与子样本特征xk的关输入到transformer模型中，进行特征的编码解码以及基于自注意力机制的融合多头自注归的Transformer结构无法隐式考虑序列中元素的顺序，因此在很多任务中可能导致位置征之间的绝对距离或相对距离，从而能够有效地将跨对象的信息与位置感知相关联。将Transformer结构的深度学习模型应用到了圆锥角膜的分类中，降低分类的误差率，解决Pentacam系统在实际应用中出现的假阳性大值所对应的类别即是模型预测的样本类别。具体地，可以将样本特征经过多次的作用。所述计算机程序时实现如上任一项实施例所述方[0131]在本实施例中，存储器可能包含随机存取存储器(RandomAccessMemory，简称[0132]上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(CentralProce简称CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignalProcessing，简称DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecific位

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