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基于改进YOLOv5的人体结核菌素试验后皮下硬块检测算法研究
1
作者
张兴
周婷钰
+2 位作者
杨光欢
徐安成
冯彬
《长春理工大学学报（自然科学版）》
2024年第2期92-99,共8页
针对传统皮下硬块检测方法精度低、计算速度慢等问题,提出了一种基于改进YOLOv5的皮下硬块目标检测算法。首先,将YOLOv5模型的主干网络CSPDarknet53进行改进,引入Faster模块来替换其中的C3模块。其次,利用模型剪枝在保证整个模型性能的...
针对传统皮下硬块检测方法精度低、计算速度慢等问题,提出了一种基于改进YOLOv5的皮下硬块目标检测算法。首先,将YOLOv5模型的主干网络CSPDarknet53进行改进,引入Faster模块来替换其中的C3模块。其次,利用模型剪枝在保证整个模型性能的同时减轻其计算复杂度。最后,引入Wise-IoU来进一步提升网络的回归性能。实验结果表明,基于改进YOLOv5的皮下硬块目标检测算法相比于原始的YOLOv5,准确率提升了1.2%,参数量减少了77.7%,整个算法更加轻量化,有效提高了算法对于皮下硬块的检测精度,减少了计算参数量,提升了算法的运行速度。
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关键词
目标检测
皮下硬块
结核菌素皮肤试验
深度学习
YOLOv5
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职称材料
题名
基于改进YOLOv5的人体结核菌素试验后皮下硬块检测算法研究
1
作者
张兴
周婷钰
杨光欢
徐安成
冯彬
机构
江苏省常州市疾病预防控制中心慢性传染病防治科
常州工学院光电工程学院
南京医科大学公共卫生学院
出处
《长春理工大学学报（自然科学版）》
2024年第2期92-99,共8页
基金
常州市科技项目(CE20215019)。
文摘
针对传统皮下硬块检测方法精度低、计算速度慢等问题,提出了一种基于改进YOLOv5的皮下硬块目标检测算法。首先,将YOLOv5模型的主干网络CSPDarknet53进行改进,引入Faster模块来替换其中的C3模块。其次,利用模型剪枝在保证整个模型性能的同时减轻其计算复杂度。最后,引入Wise-IoU来进一步提升网络的回归性能。实验结果表明,基于改进YOLOv5的皮下硬块目标检测算法相比于原始的YOLOv5,准确率提升了1.2%,参数量减少了77.7%,整个算法更加轻量化,有效提高了算法对于皮下硬块的检测精度,减少了计算参数量,提升了算法的运行速度。
关键词
目标检测
皮下硬块
结核菌素皮肤试验
深度学习
YOLOv5
Keywords
object detection
subcutaneous hard lump
tuberculin skin test
deep learning
YOLOv5
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于改进YOLOv5的人体结核菌素试验后皮下硬块检测算法研究
张兴
周婷钰
杨光欢
徐安成
冯彬
《长春理工大学学报（自然科学版）》
2024
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