技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于胶囊网络的眼底视网膜图像分类方法，属于图像处理技术领域。为实现提高眼底视网膜图像的分类准确率和降低分类模型的训练时间目的，本发明所采用的技术方案是：首先构建一个典型的胶囊神经网络，将其在眼底视网膜图像上进行预训练，得到胶囊神经网络的预训练权重；然后从公开数据获取预训练好的AlexNet模型权重参数，将其最后两层全连接层替换为已训练好的胶囊神经网络层，称该网络结构为CapsAlexnet，然后将CapsAlexNet在眼底视网膜图像上进行训练和微调，最终得到分类准确率最好、收敛较快的眼底视网膜分类模型，实现对眼底视网膜图像的准确分类处理。
技术研发人员：段贵多;罗光春;张栗粽;朱大勇;王子朋
受保护的技术使用者：电子科技大学
技术研发日：2018.10.15
技术公布日：2019.02.22