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基于改进YOLOv5算法的创伤伤情识别与定位研究
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作者 王钰姝 粘永健 +3 位作者 彭雪 谢锦 齐君 谭瑶 《医疗卫生装备》 CAS 2024年第9期1-6,共6页
目的:为减少因创伤患者伤情复杂多变而导致的误检和漏检,提出一种基于注意力(attention)机制的YOLOv5算法。方法:以YOLOv5算法为基本框架,分别在特征提取网络和特征融合网络末端嵌入自注意力模块,并在特征融合网络中引入卷积注意力机制... 目的:为减少因创伤患者伤情复杂多变而导致的误检和漏检,提出一种基于注意力(attention)机制的YOLOv5算法。方法:以YOLOv5算法为基本框架,分别在特征提取网络和特征融合网络末端嵌入自注意力模块,并在特征融合网络中引入卷积注意力机制模块,构建YOLOv5-attention算法。在Kaggle平台上对YOLOv5-attention算法进行训练验证,并与Fast-RCNN、YOLOv5算法对骨折部位的识别效果进行比较。结果:YOLOv5-attention算法对创伤患者骨折部位识别的平均精度为0.8598,优于Fast-RCNN算法(平均精度为0.6975)和YOLOv5算法(平均精度为0.8471)。结论:YOLOv5-attention算法检测准确率高、鲁棒性好,能够有效识别和准确定位创伤患者伤情。 展开更多
关键词 YOLOv5 注意力机制 创伤伤情 伤情识别 伤情定位
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