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本发明公开了一种基于扩散模型与对比学习的吲哚菁绿荧光图像分类识别方法，包括下述步骤：步骤一，收集吲哚菁绿荧光图像作为数据集；步骤二，将步骤一的图像经过裁剪、缩放处理后输入扩散模型网络，训练扩散模型；步骤三，基于步骤二中预训练完成的扩散模型训练基于扩散模型的对比学习模型；步骤四，微调步骤三中的模型，对吲哚菁绿荧光图像进行检测和分类。本发明利用扩散模型学习真实样本之间的分布，并利用学习到的分布拟合真实分布，解决了数据集质量较低且样本不足的问题，提高了模型对于吲哚菁绿荧光图像的分类能力。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202310299982.8
Filing Date： 2023-03-25
Publication Date： 2023-11-24
Pub. No.： CN117115500A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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