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申请/专利权人：西南交通大学
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于层次特征记忆学习的皮肤病识别方法，包括以下步骤：步骤1：获取皮肤病图像数据，对数据进行预处理得到数据集；步骤2：构建基于层次特征记忆学习的识别模型；识别模型包括特征学习模块、特征存储模块、时间‑层次特征处理模块；步骤3：对识别模型进行训练，得到训练后的模型；将图像数据输入训练后的模型得到所需的识别结果；本发明方法对于图像特征能够精准的捕捉，在多个性能指标上均优于现有的分类方法。
主权项：1.一种基于层次特征记忆学习的皮肤病识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取皮肤病图像数据，对数据进行预处理得到数据集；步骤2：构建基于层次特征记忆学习的识别模型；识别模型包括特征学习模块、特征存储模块、时间-层次特征处理模块；特征学习模块，用于提取图像数据中的特征；特征存储模块用于获取对特征学习模块处理过程中的每一层数据，得到包括时间维度、层维度和特征大小维度的特征数据M；时间-层次特征处理模块用于对特征数据中的时间维度数据进行基于时间注意力机制处理得到时间注意力输出数据EA，对特征数据中的层维度数据进行基于层注意力机制处理得到层次注意力输出LA；对EA、LA和M进行加和得到输出结果；步骤3：对识别模型进行训练，得到训练后的模型；将图像数据输入训练后的模型得到所需的识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南交通大学 一种基于层次特征记忆学习的皮肤病识别方法
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