基于深度学习的内窥镜烟雾图像分类方法
发明专利本发明涉及一种基于深度学习的内窥镜烟雾图像分类方法，属于图像处理领域，包括以下步骤：S1：挑选腹腔镜图像，将其中一部分图像进行渲染得到有雾数据集，与未渲染的无雾数据集共同作为训练集和测试集，在训练集和测试集的无雾和有雾图像的比例为4:1；S2：在Poolformer网络基础上改进，将token mixer部分替换为类似ConvNext的多路分支结构作为训练网络，利用训练集进行训练；S3：在预测训练时将ConvNext Block转化成类似RepVgg的单路结构RepConvNext Block进行预测；S4：输入图像经过级联网络输出烟雾类别的概率值，通过概率值确认疑似烟雾图像类别。
《基于深度学习的内窥镜烟雾图像分类方法》是一发明专利，专利号为 2023100762610，当前法律状态为已下证，由重庆邮电大学提出申请，发明人为庞宇;王鲲;王慧倩，申请日期为2023-01-18，公开（公告）日期为2023-05-05，国际专利分类号（IPC）为 G06V10/764(2022.01)I;G06V10/774(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06N3/045(2023.01)I;G06N3/0464(2023.01)I;G06N3/084(2023.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：深度学习、内窥镜图像、烟雾分类、医学图像、内镜检测、图像分类。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及一种基于深度学习的内窥镜烟雾图像分类方法，属于图像处理领域，包括以下步骤：S1：挑选腹腔镜图像，将其中一部分图像进行渲染得到有雾数据集，与未渲染的无雾数据集共同作为训练集和测试集，在训练集和测试集的无雾和有雾图像的比例为4:1；S2：在Poolformer网络基础上改进，将token mixer部分替换为类似ConvNext的多路分支结构作为训练网络，利用训练集进行训练；S3：在预测训练时将ConvNext Block转化成类似RepVgg的单路结构RepConvNext Block进行预测；S4：输入图像经过级联网络输出烟雾类别的概率值，通过概率值确认疑似烟雾图像类别。
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