一种气道信息检测的模型、模型训练方法及其应用方法

本发明提出一种气道信息检测的模型、模型训练方法及其应用方法，包括，收集临床气管镜视频数据，构建数据集；在YOLOv5的基础上替换其主干网络为MobileNetV3以适应移动端应用，并引入一个新型的注意力模块；使用标记好的数据集进行训练，并引入损失函数B‑SIOU，使用mAP0.5作为评价指标来确保其在气管镜图像目标检测任务上的性能；将训练好的模型应用于实际的气道图片目标检测中，辅助医生快速准确地识别气道中的关键信息。本发明通过数据增强和精心设计的损失函数，模型训练过程考虑了提高泛化能力和鲁棒性，不仅提升了模型在不同气道图像上的表现稳定性，还增加了对各种气道情况的适应性。