公开(公告)号：CN117422701A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202311542382.6

申请日：2023-11-18

Applicant: 南昌大学

Inventor： 李春泉 ,  雷明亮 ,  伍军云 ,  张海欣 ,  廖志远 ,  程宇新 ,  熊一睿 ,  李俊宇 ,  陈利民 ,  喻俊志 ,  张智军 ,  谢川

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0985

Abstract: 一种基于YOLOX的超声图像腹部器官内脏检测方法，通过在添加可变形卷积，从而使模型可以更好地适应不规则的目标形状，提高模型的感受野和边缘检测能力。为了解决腹部器官检测任务中模型参数量过多以及运行速度过慢的问题，采用知识蒸馏的方式来对模型进行压缩，并通过前背景分离的局部方法解决前背景目标不平衡问题以及GCBlock的全局方法解决前背景上下文信息不关联的问题。本发明实现了对腹部器官检测与识别的同时，有效的减少了网络的参数量和计算复杂度，提高了腹部器官检测的准确率，具有参数量小，检测精度高等特点，实现了腹部超声图像检测的实时性和精确度。