一种基于改进YOLOv8的儿童肺炎病灶定位方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于改进YOLOv8的儿童肺炎病灶定位方法
申请号:CN202411017521
申请日期:2024-07-29
公开号:CN118552535B
公开日期:2024-11-22
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于改进YOLOv8的儿童肺炎病灶定位方法,涉及目标检测技术领域,包括以下步骤:构建儿童肺炎病灶定位模型并进行训练;利用训练好的儿童肺炎病灶定位模型实现儿童肺炎病灶定位;所述儿童肺炎病灶定位模型包括Backbone骨干特征提取网络、Neck特征融合网络和Head检测头;Backbone骨干特征提取网络对输入图像提取不同尺度的特征;Neck特征融合网络对不同尺度的特征进行特征融合,输出不同尺度的融合特征;Head检测头基于不同尺寸的融合特征图执行分类回归预测,定位儿童肺炎病灶。本发明不显著增加检测时间,对易丢失的病灶边界和轮廓细节特征进行精确提取,提高定位儿童肺炎病灶精度。
技术关键词
特征融合网络 儿童肺炎 特征提取网络 卷积模块 病灶定位方法 融合特征 检测头 采样模块 网格 重构 生成算法 图像 层级 分支 因子 上采样 特征点 尺寸 坐标
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号