基于深度学习目标识别算法的腹腔镜阑尾切除术器具动态检测的现有不足有哪些

数据集数量有限：深度学习算法需要大量的数据集进行训练，但是目前腹腔镜阑尾切除术器具的数据集数量比较有限。

误检率较高：由于器具的形状和颜色相似，容易被算法误判为目标器具，导致误检率较高。

实时性不足：目前的深度学习算法需要进行复杂的计算，导致检测速度较慢，不适合实时检测。

对光线和视角的要求高：深度学习算法对光线和视角的要求较高，如果光线不足或者视角不对，可能会影响检测效果。

对器具变形和遮挡的识别能力较差：在实际手术中，器具可能会因为使用而变形或者被其他器具遮挡，这时候深度学习算法的识别能力会受到影响。