摘要
本发明属于精子图像分割检测技术领域,具体为一种基于yolov8框架的多精子图像分割检测系统。本发明基于yolov8网络,融合HAT和RevColV1网络,设计多精子分割模型yolov8‑HAT和单精子检测模型yolov8‑RevColV1,两种模型级联形成多精子图像分割检测系统;YOLOv8‑HAT模型是在YOLOv8网络框架的基础上融合混合注意力转换器(HAT)而得到,用于多精子图像的分割;yolov8‑RevColV1是在yolov8网络框架的基础上融合可逆列网络(RevColV1)而构成,用于单精子的检测;本发明可实现将每个精子对应的标签显示在多精子图片上,解决了医生面对多精子图像精子密集难以有效统计和判断精子是否正常的问题,而且提高精子图像分割效率。
技术关键词
深层特征提取
标签
框架
特征金字塔网络
图像超分辨率
生成高分辨率
浅层特征提取
图像分割模型
解耦机制
补丁
深度学习模型
多尺度特征
分割系统
级联方式
转换器
注意力机制
系统为您推荐了相关专利信息
图像识别模型
多样化检索系统
图谱
建模方法
多模态
电力作业现场
电力作业风险评估方法
电力作业场景
图片
标签
螺栓缺陷
多视角特征
输电线路智能巡检
输电线路巡检图像
上下文特征
智能巡检设备
智能巡检机器人
巡检方法
监测摄像机
警示平台
智能感知系统
GIS隔离开关
多状态
生成对抗网络
加权融合算法