摘要
本发明适用于计算机技术领域,提供了一种基于YOLOv8的斑马鱼表型识别及定量分析方法,所述方法包括:获取不同化合物在不同浓度下处理的样本图像,建立样本的形貌表型的图像数据集;将图像数据集划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集,对训练数据集进行预处理和数据增强,以扩展训练数据集的规模和多样性;将样本图像进行信息标注,并输入已搭建的实例分割网络模型进行模型训练,获得训练好的实例分割网络模型;通过训练好的实例分割网络模型,对不同化合物在不同浓度下处理的样本图像进行形态识别和分割,得到样本的体表形态数据信息。本发明实现在不同化合物、不同浓度处理下,对斑马鱼图像进行批量处理测量和评估。
技术关键词
实例分割网络
定量分析方法
网络结构
特征金字塔网络
数据
高内涵成像系统
样本
斑马鱼幼鱼
图像增强算法
苯基硫脲
恒温培养箱
图形处理器
形态
注意力
光照
规模
系统为您推荐了相关专利信息
智能图像分割方法
图像编辑工具
矩阵
参数
活动轮廓
深度学习网络模型
雷达回波数据
偏差
跳频间隔
生成训练数据
支持向量回归
无人机翼型
优化设计方法
贝叶斯模型
积分方法
小水电机组
鲁棒性
场景
机械耦合系统
PID调速器