糖尿病性视网膜病变图像分类方法、装置以及计算机设备

摘要文本

本申请涉及一种糖尿病性视网膜病变图像分类方法、装置以及计算机设备。所述方法包括：对糖尿病性视网膜病变图像进行上采样处理，生成用于模型训练的训练集；将所述训练集输入到基于ConvNeXt和Swi n‑transformer的融合网络进行训练，得到训练好的糖尿病性视网膜病变图像分类模型；其中，所述融合网络包括轻量级注意力机制模块和特征融合模块，所述轻量级注意力机制模块分别对ConvNeXt和Swi n‑transformer的特征提取器提取到的特征图进行基于通道和基于空间位置的特征加权，所述特征融合模块对ConvNeXt和Swi n‑transformer的特征图进行融合并输出预测结果，通过训练好的糖尿病性视网膜病变图像分类模型对待分类的糖尿病性视网膜病变图像进行分类。本申请实施例可以提高对糖尿病性视网膜病变的分类能力。