基于跨模态关系推理的眼部检测数据的分类方法及装置

摘要

本申请适用于人工智能技术领域，提供了基于跨模态关系推理的眼部检测数据的分类方法及装置，包括：获取视野VF数据和视盘数据；将VF数据和视盘数据输入已训练的卷积神经网络模型，得到VF数据和视盘数据对应的分类结果，其中，卷积神经网络模型对VF数据和视频数据的处理过程包括：分别提取VF数据和视盘数据的数据特征，得到VF数据特征和视盘数据特征，对VF数据特征和视盘数据特征进行联合处理，得到VF数据的增强特征和视盘数据的增强特征，将VF数据的增强特征和视盘数据的增强特征进行特征融合，得到融合特征，将融合特征进行分类，得到分类结果。通过上述方法，能够得到更准确的分类结果。