摘要
本发明提出了一种宫颈细胞图像的目标检测方法及系统,涉及目标检测技术领域,具体方案包括:获取待检测的宫颈细胞图像;将宫颈细胞图像输入到训练好的目标检测模型中,得到宫颈细胞的候选目标区域;其中,所述目标检测模型,是在YOLOv5的基础上,采用多层级连接的特征金字塔网络,基于增强的语义信息和位置信息,将低层次的特征信息和高层次信息融合,通过融合后的特征生成候选目标区域;本发明提高细胞特征的提取能力和模型的感知能力,进而获得更好的检测性能。
技术关键词
宫颈
特征金字塔网络
计算机可读指令
图像
特征融合网络
高层次
层级
特征提取网络
检测头
非暂时性
语义
坐标
格式
模块
基础
数据
处理器
电子设备
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
高精度识别方法
凹凸缺陷
像素点
电缆组件
高精度识别系统
驾驶员状态检测方法
生命体征信息
行驶车辆
人体特征
机器学习模型
特征融合系统
模态特征
监督学习策略
跨模态数据
文本特征向量
可见光图像
多模态特征
特征提取模块
融合系统
特征提取单元
卷积模块
图像分割模型
解码图像
图像分割方法
编码