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申请/专利权人：中国矿业大学
摘要：本发明公开一种基于对比学习的小样本低度近视预测方法，属于计算机技术领域。首先，对眼底彩照数据集进行有标签和无标签的数据块分割，并对无标签数据块进行数据增强；然后分别构建对比学习特征映射网络和屈光度预测网络；最后对前述两种网络进行分阶段优化训练，以实现低度近视的预测。
主权项：1.一种基于对比学习的小样本低度近视预测方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1、将一组数据集D按照是否带有屈光度标签划分为两个数据块，并对无屈光度标签的数据块进行随机角度旋转和随机色调变化数据增强操作，记为D＝{DL,DU}，其中DL，DU分别表示所述眼底彩照数据集D中有屈光度标签的部分和没有屈光度标签的部分，且式中，m表示DL中的样本数量，n表示DU中的样本数量，m＜＜n；和分别表示DL中第j张眼底彩照及其对应的屈光度度数，分别表示DU中第i张眼底彩照及其增强后的眼底彩照；步骤2、建立特征提取模型fθ·、投影模型g·和屈光度回归模型r·，由fθ·和g·构建特征映射网络，由fθ·和r·构建屈光度预测网络；步骤3、对前述特征映射网络和屈光度预测网络分阶段优化训练，以实现屈光度的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学 基于对比学习的小样本低度近视预测方法
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