骑lv上高速1. 项目概述：基于YOLOv26的眼部疾病智能检测系统
这个项目构建了一个完整的眼部疾病检测系统，采用YOLOv26作为核心检测模型，Django提供Web服务框架，DeepSeek AI实现智能分析功能。系统能够自动识别四种常见眼部疾病：前极性白内障(APE)、后极性白内障(BPE)、核性白内障(NE)和后囊下/皮质性白内障(VPE)。
我在医疗影像分析领域有多年实践经验，深知传统人工阅片方式存在效率低、主观性强等问题。这个系统将计算机视觉技术应用于眼科诊断，实测单张图片检测仅需0.3秒，比人工分析快50倍以上，验证集mAP达到69.5%，特别适合基层医疗机构作为辅助诊断工具。
提示：系统需要至少4GB显存的GPU才能流畅运行实时检测，CPU模式下建议降低检测帧率
需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。
2. 技术架构解析
2.1 核心组件选型
YOLOv26模型选择：
- 采用Ultralytics最新发布的YOLOv26n（nano版本）
- 相比YOLOv8，v26在保持精度的前提下减少30%参数量
- 特别优化了小目标检测能力，适合眼部病灶识别
Django框架优势：
- 内置Admin后台方便管理用户和检测记录
- ORM支持多种数据库，默认使用SQLite
- 完善的中间件机制实现请求过滤和日志记录
DeepSeek集成：
- 调用DeepSeek-V2 API实现检测结果解释
- 自动生成通俗易懂的病情说明
- 支持多轮对话咨询（需申请API Key）
2.2 系统工作流程
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前端交互层：
- 用户上传图片/视频或启用摄像头
- 通过AJAX异步提交检测请求
- 使用Chart.js可视化检测结果
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业务逻辑层：
- Django视图处理文件上传和参数解析
- 调用YOLOv26模型进行推理
- 整合DeepSeek的分析报告
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数据持久层：
- 使用SQLite存储用户信息和检测历史
- 媒体文件存储在/media/uploads目录
- 模型权重存放在/weights文件夹
3. 模型训练与优化
3.1 数据集构建
我们收集了2280张眼部特写图像，标注规范如下：
| 疾病类型 | 英文缩写 |