一种基于改进的ResNeSt卷积神经网络模型的糖尿病性视网膜病变图像分类方法

    公开(公告)号:CN113408593A

    公开(公告)日:2021-09-17

    申请号:CN202110613678.7

    申请日:2021-06-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进的ResNeSt卷积神经网络模型的糖尿病性视网膜病变图像分类方法。该方法为:首先从医院获取病变图像;对图像进行预处理,眼科医生手动标注,划分数据集;再搭建实验所需的深度学习服务器平台,然后编写python代码;在ResNeSt卷积神经网络中引入OctConv和SPConv两种轻量且高效的卷积操作,并引入Warm Restart和余弦退火的学习率调解机制;采用ILSVRC2012数据集对改进的ResNeSt网络进行预训练,将得到的模型迁移到预处理后的数据集上进行微调;载入测试集,测试训练好的ResNeSt卷积神经网络分类模型,得出分类的结果,看各分类指标是否符合要求。本发明实现了对糖尿病性视网膜病变图像分类方法,利用改进的ResNeSt模型,有较高的运行效率和分类准确度,应用价值很高。

    一种基于弦长二分法的二次Bezier曲线插值方法

    公开(公告)号:CN112949023A

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN202110053012.0

    申请日:2021-01-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于弦长二分法的二次Bezier曲线插值方法,该方法首先利用二次Bezier曲线等分作图的思想,从等分作图拓展到二分作图的结论,构造出一批辅助点。其次,通过对辅助点的规律进行总结归纳,得出在二次Bezier曲线下的辅助点计算公式。最后,利用已知点及已知点所形成的弦长关系,求解构造二次Bezier曲线特征多边形的顶点,从而对已知点进行插值。实验结果表明,通过弦长的关系能够很好的保留插值点之间的形状,所构造的曲线能够更好的插值已知点;并且从三点插值拓展到多点插值,可实现曲线之间的光顺链接。

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