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申请/专利权人：四川省医学科学院·四川省人民医院
摘要：本发明属于人工智能辅助医疗技术领域，具体涉及一种基于深度学习检测小目标的方法和系统。本发明中，基于深度学习检测小目标的方法包括如下步骤：步骤1，输入待检测小目标的图像数据；步骤2，将所述图像数据输入深度学习网络模型，识别出待检测小目标的位置和或类型；所述深度学习网络模型是改进的Yolo网络，改进的方式包括：将Backbone中所有C3模块中引入了SE注意力机制。本发明还将上述改进的Yolo网络与其他神经网络模型结合，构建了眼科手术器械检测方法。本发明为提升眼科手术安全性和效率提供了全新的检测方案，同时也为未来手术室内自动化管理系统的发展奠定了坚实的基础，具有很好的应用前景。
主权项：1.一种基于深度学习检测小目标的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，输入待检测小目标的图像数据；步骤2，将所述图像数据输入深度学习网络模型，识别出待检测小目标的位置和或类型；所述深度学习网络模型是改进的Yolo网络，改进的方式包括：将Backbone中所有C3模块中引入了SE注意力机制。
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权利要求：
百度查询： 四川省医学科学院·四川省人民医院 一种基于深度学习检测小目标的方法和系统
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