基于改进YOLOv8的细胞图像检测方法

本发明公开了一种基于改进YOLOv8的细胞图像检测方法，针对现有细胞微核检测技术存在的检测效率和精确度不高的问题，首先获取并预处理细胞图像数据集，然后通过对YOLOv8网络架构和参数的改进，引入C3STR模块、替换SPPF结构、插入GAM Attention模块以及使用Wise‑IoU边框损失函数，构建了一个图像检测模型，优化了模型的特征提取能力和对小目标特征图的识别能力，提高检测模型检测图像的颗粒度；接着，利用测试集对该模型进行训练优化，并通过验证集结合可靠性验证机制进一步验证，最终得到目标图像检测模型，该模型能够响应测试集输出图像检测结果，可以显著提高微核检测的准确性和效率。