摘要
本发明公开了一种基于改进DETR模型的核医学影像设备目标检测方法,包括以下步骤:一、采集含有核医学影像设备的图像,对图像中的核医学影像设备进行标注,构建数据集,数据集包括图像和标注信息,将数据集划分为训练集和验证集;二、构建NMED‑DETR模型,利用步骤一得到的训练集训练NMED‑DETR模型;三、将待检测的核医学影像设备图像输入至步骤二得到的训练好的NMED‑DETR模型中,得到核医学影像设备的检测结果。本发明的基于改进DETR模型的核医学影像设备目标检测方法采用NMED‑DETR模型,不仅提高了检测精度,还减少了训练时间,在识别核医学影像设备的大目标时,较传统DETR模型有显著提升。
技术关键词
核医学影像设备
前馈神经网络
特征提取网络
编码特征
编码器模块
单光子发射计算机断层扫描
正电子发射断层扫描仪
多尺度特征融合
解码器
编码模块
局部注意力机制
图像
样本
动态
矩阵
融合特征
CT扫描仪
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数据适配系统
医院
在线增量学习
多模态数据融合
多粒度特征
加权灰色关联度
成分分析
预测模型训练方法
数据
分类网络
自动评估方法
前馈神经网络
Word2Vec模型
序列
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