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。
技术关键词
分类识别模型
分类识别方法
嵌套
高维特征向量
样本
非暂态计算机可读存储介质
分类识别装置
蒸馏
数据特征提取
在线
图像获取单元
标签
处理器
计算机程序产品
教师
学生
分类器
存储器
编码器
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资金流
时间序列特征
收敛模型
一元线性回归模型
样本
低功耗物联网设备
入侵检测方法
样本
无监督
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报告输出方法
文本特征向量
3DCT图像
编码器
CT图像数据