摘要
本申请公开了一种手术器械分类方法、装置、设备及存储介质,涉及图像识别技术领域,包括:获取各手术器械图像,并基于手术器械图像和手术器械图像对应的标签构建手术器械图像数据集;基于预设卷积神经网络确定初始分类模型的特征提取机制,并基于预设特征金字塔网络结构确定初始分类模型的特征融合机制,以及基于预设共享卷积技术构建初始分类模型的目标检测头;根据特征提取机制、特征融合机制、目标检测头和预设目标检测网络构建初始分类模型,并基于手术器械图像数据集和初始分类模型确定目标分类模型。如此一来,本申请可以通过特征提取机制、特征融合机制和目标检测头构建目标分类模型,提高手术器械分类的准确率。
技术关键词
手术器械
卷积技术
分类方法
检测头
注意力机制
信息嵌入方法
融合特征
数据
随机梯度下降
图像识别技术
网络
存储计算机程序
拼接方法
训练集
坐标
分类装置
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图像自动分割方法
帕金森
黑质
交互注意力
采样方法
注意力机制
车损识别方法
图像编码器
编码器模块
车辆
图像增强方法
光照特征
样本
计算机视觉图像处理技术
卷积模块
模态特征
多源异构数据
异构特征
多层感知器
大语言模型
表面缺陷检测方法
多头注意力机制
轧钢
空间多尺度
表面缺陷图像