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基于改良RetinaNet的血细胞检测算法
1
作者
颜曾一
《电脑与信息技术》
2023年第6期43-46,共4页
为了提高血细胞检测效率,提出了一种基于RetinaNet模型改良的血细胞目标检测算法。首先在残差网络(ResNet)和特征金字塔网络(Feature Pyramid Networks)中嵌入SE注意力机制,从而使神经网络重点关注与细胞特征之关联的通道;其次使用泛化...
为了提高血细胞检测效率,提出了一种基于RetinaNet模型改良的血细胞目标检测算法。首先在残差网络(ResNet)和特征金字塔网络(Feature Pyramid Networks)中嵌入SE注意力机制,从而使神经网络重点关注与细胞特征之关联的通道;其次使用泛化交并比(GIoU)代替原始的交并比(IoU)从而获得更为精确的预测框。实验结果证明,相较于原RetinaNet算法,平均准确率(mAP)提高了0.593个百分点,平均召回率(AR)提高了2.170个百分点。
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关键词
血细胞检测
RetinaNet
注意力机制
泛化
交并
比
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职称材料
题名
基于改良RetinaNet的血细胞检测算法
1
作者
颜曾一
机构
湖南工业大学计算机学院
出处
《电脑与信息技术》
2023年第6期43-46,共4页
基金
湖南省自然科学基金(项目编号:2022JJ50051,2021JJ50058,2020JJ6088,2022JJ30231)。
文摘
为了提高血细胞检测效率,提出了一种基于RetinaNet模型改良的血细胞目标检测算法。首先在残差网络(ResNet)和特征金字塔网络(Feature Pyramid Networks)中嵌入SE注意力机制,从而使神经网络重点关注与细胞特征之关联的通道;其次使用泛化交并比(GIoU)代替原始的交并比(IoU)从而获得更为精确的预测框。实验结果证明,相较于原RetinaNet算法,平均准确率(mAP)提高了0.593个百分点,平均召回率(AR)提高了2.170个百分点。
关键词
血细胞检测
RetinaNet
注意力机制
泛化
交并
比
Keywords
Blood cell detection
RetinaNet
Attention Mechanics
Generalized Intersection over Union
分类号
TP391.7 [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
基于改良RetinaNet的血细胞检测算法
颜曾一
《电脑与信息技术》
2023
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