一种基于深度学习的运动损伤图像分类方法和系统

本方案公开了一种基于深度学习的运动损伤图像分类方法和系统，以传统ResNet‑50网络为基础，将输入模块替换为本方案提出的下采样特征提取模块，并将网络最后阶段的原始瓶颈结构替换使用本方案提出的轻量级多尺度特征融合与增强模块，保留中间阶段的原始瓶颈结构，实现对运动损伤图像的多尺度特征提取与融合，并在有效控制模型参数量和计算复杂度的同时，显著提升对各种类型运动损伤的识别精度与稳定性。