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申请/专利权人：爱尔眼科医院集团股份有限公司

摘要：本申请公开了一种超广角眼底影像识别方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域以及深度学习技术领域，包括：对原始超广角眼底影像进行图像预处理操作，得到预处理图像；利用预训练的特征提取模型对预处理图像进行特征提取得到目标编码信息；通过双线性解码器模型解码目标编码信息，得到输出的概率值信息集合；将概率值信息集合中概率值最大的类别确定为原始超广角眼底影像对应的最终预测类别。本申请通过预训练的特征提取模型对预处理图像特征提取得到特征向量，利用双线性解码器模型进行多重复杂代数运算，输出多个概率值，通过比较概率值的大小确定最终的识别结果，降低人工阅片而导致误识别的概率，提高了超广角眼底影像识别的精度。

主权项：1.一种超广角眼底影像识别方法，其特征在于，包括：对原始超广角眼底影像进行图像预处理操作，以得到预处理图像；利用预训练的特征提取模型对所述预处理图像进行特征提取，以得到目标编码信息；通过双线性解码器模型解码所述目标编码信息，以得到所述双线性解码器模型输出的概率值信息集合；将所述概率值信息集合中概率值最大的类别确定为所述原始超广角眼底影像对应的最终预测类别；其中，所述通过双线性解码器模型解码所述目标编码信息，以得到所述双线性解码器模型输出的概率值信息集合，包括：将所述目标编码信息输入至所述双线性解码器模型的第一通道与第二通道；获取所述第一通道输出的第一输出信息以及所述第二通道输出的第二输出信息；将所述第一输出信息与所述第二输出信息进行空间维度特征堆叠，以得到堆叠后特征层；通过所述堆叠后特征层执行预设预测操作，以输出所述概率值信息集合；所述将所述目标编码信息输入至所述双线性解码器模型的第一通道与第二通道，包括：将所述目标编码信息输入至所述双线性解码器模型的所述第一通道，根据所述第一通道中的卷积核进行同尺度卷积，以得到卷积后信息；基于所述卷积后信息以及所述目标编码信息计算当前特征层的第一注意力权重；若所述当前特征层为最后一层，则基于所述目标编码信息与上一层的所述第一注意力权重计算所述第一通道输出的所述第一输出信息；其中，所述第一输出信息为加权注意力特征；将所述目标编码信息输入至所述双线性解码器模型的所述第二通道，计算所述目标编码信息的平均值，以得到第二注意力权重；基于所述第二注意力权重以及所述目标编码信息计算所述第二通道输出的所述第二输出信息。

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