一种舌象多标签多任务自动分类方法及系统

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其是涉及一种舌象多标签多任务自动分类方法及系统，所述方法，包括获取舌象图像构建原始数据集，并对原始数据集中的舌象图像进行标注；基于获取的原始数据集进行预处理，包括引入光照补偿因子对舌象图像进行自适应亮度归一化；将预处理后的舌象图像作为输入构建分类模型，进行多级特征提取，利用提取后的多级特征进行多任务特征解耦，基于特征解耦结果进行多标签分类与损失函数优化，利用Lion优化器对训练完成的分类模型进行优化，本发明跨阶段融合不同层级的特征图，实现对舌象图像中细微病变的多尺度捕捉，显著提升模型对舌色、苔色、舌形及苔质等特征的检测能力。