基于注意力机制序列模型的全切片图像分类方法及装置

摘要

本申请涉及计算机视觉技术领域，提供了一种基于注意力机制序列模型的全切片图像分类方法及装置。本申请采用具有高维度特点的图像特征样本对模型进行训练，能够有效提高全切片图像分类结果的准确性。该方法包括：将全切片图像分割成多个子图像；将所述多个子图像输入至图像特征提取模块，得到第一子图像特征向量；将多个第一子图像特征向量序列化输入至序列注意力计算模块，得到多个第一子图像特征向量对应的短期状态，并针对每一第一子图像特征向量对应的短期状态，基于注意力机制得到第二子图像特征向量；对多个第二子图像特征向量进行求和，得到第三子图像特征向量；将所述第三子图像特征向量传递至全连接分类模块，得到各分类类别的置信度。