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申请/专利权人：北京高维元宇医疗科技有限公司
摘要：本发明涉及人工智能领域，具体为基于卷积神经网络的双目屈光度计算方法及系统，具体为：按照灯组序列中灯组亮灯顺序构建和灯组序列对应的眼瞳图序列，按照眼瞳图在序列中的顺序将眼瞳图输入到对应的基于卷积的主干网络中进行特征提取得到一个一维向量，进而得到特征矩阵；将特征矩阵增加学习向量，将维度扩展后的所述特征矩阵输入到ViT模型中，对每个编码器的输出进行转置，将转置后的向量作为下一个编码器的输入，获取所述ViT模型输出的特征矩阵的第一行和第一列；将所述第一行和第一列分别输入到两个检测头中并进一步通过两个检测头的输出获得屈光度的值。本发明有效提高了对双目屈光度计算的准确度。
主权项：1.一种基于卷积神经网络的双目屈光度计算方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取一个周期内不同灯组点亮时拍摄的眼部图像，对每个所述眼部图像进行语义分割得到眼瞳图，按照灯组序列中灯组亮灯顺序构建和灯组序列对应的眼瞳图序列，进而得到多个序列；按照眼瞳图在所述序列中的顺序将眼瞳图输入到对应的基于卷积的主干网络中进行特征提取得到一个一维向量，将一个眼瞳图序列对应的多个一维向量拼接为一个特征序列，将所有特征序列拼接为特征矩阵；将所述特征矩阵增加一列学习向量和一行学习向量，将维度扩展后的所述特征矩阵输入到ViT模型中，所述ViT模型中有偶数个编码器依次连接，对每个编码器的输出进行转置，将转置后的向量作为下一个编码器的输入，获取所述ViT模型输出的特征矩阵的第一行和第一列；将所述第一行和第一列分别输入到两个检测头中并进一步通过两个检测头的输出获得屈光度的值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京高维元宇医疗科技有限公司 一种基于卷积神经网络的屈光度计算方法及系统
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