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申请/专利权人：可丽尔医疗科技(常州)有限公司
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的牙位识别方法，包括：S1：获取口扫平面牙颌数据，并处理生成图像文件；S2：将图像文件和一一对应的图像标签制作成目标检测框架要求的数据集格式；S3：使用基于深度学习的目标检测网络对S2制作的数据进行训练；S4：用S3中的目标检测网络，对口扫平面进行牙位检测和识别，获取检测结果。本发明的基于深度学习的牙位识别方法通过改进网络检测模型，能够对口扫平面数据利用AI目标检测的结果确定牙齿的标号，大幅改善了以往目标检测框架在对口扫平面数据进行牙位识别时，有明显的方向感知缺陷，即无法准确分清口扫平面的左右的问题，可快速准确地确定口扫平面数据中唯一的牙位。
主权项：1.一种基于深度学习的牙位识别方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1：获取口扫平面牙颌数据，并处理生成图像文件；步骤S2：将图像文件和一一对应的图像标签制作成目标检测框架要求的数据集格式；步骤S3：使用基于深度学习的目标检测网络对步骤S2制作的数据进行训练，所述目标检测网络包括特征融合模块，所述特征融合模块包括卷积注意力模块，所述卷积注意力模块包括空间注意力模块和通道注意力模块；卷积注意力的计算过程为：F经过通道注意力模块并与F相乘，相乘后的结果f再经过空间注意力模块并与f相乘得到F′，F为卷积注意力的输入特征图，F′为经过卷积注意力处理的输出特征图；步骤S4：用步骤S3中的目标检测网络，对口扫平面进行牙位检测和识别，获取检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 可丽尔医疗科技(常州)有限公司 基于深度学习的牙位识别方法、程序、存储介质、系统和装置
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