一种基于深度学习的手术器械识别方法

本发明公开了一种基于深度学习的手术器械识别方法，涉及图像处理技术领域，包括：使用Yolo目标识别算法构建手术器械特征提取及融合模块，其中，Yolo目标识别算法中的SPPF模块采用添加了注意力机制的LW‑SPPF模块；构建基于新型可变形卷积的动态检测头DCNHead获得特征并输出手术器械识别结果；结合注意力机制与可变形卷积基于手术器械特征提取及融合模块和动态检测头DCNHead，构建手术器械识别模型并进行训练；利用训练好的手术器械识别模型进行手术器械识别。本发明优化了传统的Yolo目标识别方法，可以有效提高相似手术器械以及手术器械在被遮挡情况下的识别准确度，提升目标识别的可靠性与稳定性。