1.一種面向胚胎發(fā)育多階段分類的深度學(xué)習(xí)方法，其特征在于，包括：
2.如權(quán)利要求1所述的一種面向胚胎發(fā)育多階段分類的深度學(xué)習(xí)方法，其特征在于，所述雙分支局部特征融合模塊包括并列連接的第一分支模塊和第二分支模塊，所述第一分支模塊捕獲輸入圖像的局部空間信息，所述第二分支模塊有效提取通道特征。
3.如權(quán)利要求2所述的一種面向胚胎發(fā)育多階段分類的深度學(xué)習(xí)方法，其特征在于，依次按照順序連接全連接層和局部自注意力模塊，得到所述第一分支模塊，依次按照順序連接全連接層和深度卷積模塊，得到所述第二分支模塊。
4.如權(quán)利要求3所述的一種面向胚胎發(fā)育多階段分類的深度學(xué)習(xí)方法，其特征在于，所述局部自注意力模塊和所述深度卷積模塊之間連接有跨分支交互融合模塊，實(shí)現(xiàn)跨分支特征交互和融合操作。
5.如權(quán)利要求4所述的一種面向胚胎發(fā)育多階段分類的深度學(xué)習(xí)方法，其特征在于，所述跨分支交互融合模塊包括并列的通道交互模塊和空間交互模塊，通過通道交互模塊將所述深度卷積模塊提取的特征交互至局部自注意力模塊，通過空間交互模塊將空間關(guān)系從局部自注意力模塊傳遞到深度卷積模塊中。
6.如權(quán)利要求5所述的一種面向胚胎發(fā)育多階段分類的深度學(xué)習(xí)方法，其特征在于，依次按照順序連接池化層、1×1的卷積層、批歸一化、gelu激活函數(shù)、1×1的卷積層和sigmoid函數(shù)，得到通道交互模塊，依次按照順序連接1×1的卷積層、批歸一化、gelu激活函數(shù)、1×1的卷積層和sigmoid函數(shù)，得到空間交互模塊。
7.如權(quán)利要求1所述的一種面向胚胎發(fā)育多階段分類的深度學(xué)習(xí)方法，其特征在于，所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊具體為transformer編碼器模塊。
8.一種面向胚胎發(fā)育多階段分類的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，其特征在于，包括：
9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的一種面向胚胎發(fā)育多階段分類的深度學(xué)習(xí)方法中的步驟。
10.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的一種面向胚胎發(fā)育多階段分類的深度學(xué)習(xí)方法中的步驟。