摘要
本发明提供了一种基于YOLOV8的痰液标本细菌检测方法,属于图像处理和计算机视觉技术领域;具体包括如下步骤:步骤1:获取革兰氏染色玻片图像数据集,并对获取到的革兰氏染色玻片图像数据集进行预处理;步骤2,数据标记:将步骤1中预处理后的数据进行旋转框数据标注,并将数据分为训练集、验证集以及测试集;步骤3,改进网络模型:修改损失函数,在特征提取和特征融合阶段对YOLOV8进行改进,得到改进的模型;步骤4,训练模型:将所述的训练集输入所述的网络模型进行迭代训练,得到最优目标检测模型;步骤5,评估模型。本发明实现准确和快速的细菌实例分割和识别,能够显著提高细菌的检测精度和效率,提升准确性和可信度。
技术关键词
细菌检测方法
协方差矩阵
输出特征
特征提取网络
玻片
训练集
数据
检测网络模型
染色
旋转框
计算机视觉技术
网络结构
上采样
实例分割
序列特征
坐标
图像处理
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