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胎儿超声标准切面图像识别网络模型的训练方法和装置

摘要

本发明涉及人工智能技术领域,公开了一种胎儿超声标准切面图像识别网络模型的训练方法和装置,所述方法包括:构建已完成预训练的教师网络模型和未训练的第一学生网络模型,教师网络模型和第一学生网络模型均是残差连接的卷积神经网络;基于教师网络模型的隐藏层知识训练第一学生网络模型的中间层获得第二学生网络模型;基于第二学生网络模型的自蒸馏知识和教师网络模型与第二学生网络模型输出样本间的相似度矩阵预测信息训练第二学生网络模型得到胎儿超声标准切面图像识别网络模型。本发明以此训练获得的胎儿超声标准切面图像识别网络模型其具有识别效率高、结构轻量便于部署的优点。

著录项

  • 公开/公告号CN113487614A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-10-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 四川大学;

    申请/专利号CN202111047127.5

  • 发明设计人 章毅;张欣培;章维;周尧;

    申请日2021-09-08

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G16H50/20(20180101);

  • 代理机构51230 成都弘毅天承知识产权代理有限公司;

  • 代理人黄海斌

  • 地址 610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24号

  • 入库时间 2023-06-19 12:49:58

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