一种基于YOLO模型改进的断层扫描图像多目标检测方法

本发明涉计算机视觉技术领域，提供了一种基于YOLO模型改进的断层扫描图像多目标检测方法，包括步骤一，首先使用LabelImg标注原始扫描图像并筛选有效数据‌；‌步骤二，基于步骤一构建的三维序列数据集特性，利用YOLOv10模型作为基础模型，使用ConvnextV2‑Base分类模型中的Stage1、Stage2、Stage3层级对YOLOv10模型的原始骨干网络进行替换，步骤三，利用步骤一划分的训练集对步骤二改进的模型进行训练，通过参数调优得到收敛后模型，结合断层扫描的三维特性，使用DBSCAN算法，对模型检测出的多个检测框进行聚类，筛选出最佳预测结果；本发明中采用改进YOLOv10模型并结合DBSCAN算法进行预测的方式，首先对设备采集的断层扫描图像进行预处理并形成训练数据集。