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题名基于改进YOLOv7的血细胞检测算法
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作者
张文鹏
李晨
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机构
南京信息工程大学电子与信息工程学院
无锡学院江苏省通感融合光子器件及系统集成工程研究中心
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第24期128-138,共11页
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基金
无锡学院人才启动费(2021r028)项目资助。
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文摘
血细胞检测是诊断许多疾病的重要手段,血细胞数量和形态的变化常常反映人体的健康状况。然而,人工检测耗时且易出现误检和漏检。为此,本文提出了一种基于改进YOLOv7的血细胞检测算法—YOLOv7-SMC。该算法首先在特征提取过程中结合空间和通道重构卷积,减少了特征冗余并提高了性能;然后在颈部网络中加入混合局部通道注意力机制,增强了模型的表征能力;并且用内容感知特征重组上采样算子替换最近邻插值上采样,从而自适应地调整上采样策略,得到细节丰富的结果;最后引入基于最小点距离的边界框相似度度量损失函数,简化了边界框相似性比较。实验结果表明,该算法在BCCD数据集上的3类血细胞检测中,总样本均值平均精度mAP@0.5和mAP@[0.5:0.95]分别提升了2.6%和2.9%,展现出较高的实用性和准确性。
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关键词
血细胞检测
YOLOv7
空间和通道重构卷积
注意力机制
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Keywords
blood cell detection
YOLOv7
spatial and channel reconstruction convolution
attention mechanism
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN06
[电子电信—物理电子学]
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