摘要
本发明属于人工智能辅助医疗技术领域,具体涉及一种基于深度学习检测小目标的方法和系统。本发明中,基于深度学习检测小目标的方法包括如下步骤:步骤1,输入待检测小目标的图像数据;步骤2,将所述图像数据输入深度学习网络模型,识别出待检测小目标的位置和/或类型;所述深度学习网络模型是改进的Yolo网络,改进的方式包括:将Backbone中所有C3模块中引入了SE注意力机制。本发明还将上述改进的Yolo网络与其他神经网络模型结合,构建了眼科手术器械检测方法。本发明为提升眼科手术安全性和效率提供了全新的检测方案,同时也为未来手术室内自动化管理系统的发展奠定了坚实的基础,具有很好的应用前景。
技术关键词
眼科手术器械
深度学习网络模型
神经网络模型
自动化管理系统
图像
人工智能辅助
注意力机制
输入模块
输出模块
数据
手术室
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