改進(jìn)YOLOv5s對(duì)病理學(xué)圖像中豬只小腸絨毛的檢測(cè)

摘要： 為解決傳統(tǒng)小腸絨毛需要專業(yè)人員手動(dòng)檢測(cè)耗時(shí)耗力且存在主觀性和不穩(wěn)定性等問題，同時(shí)提高在復(fù)雜病理學(xué)圖像中小腸絨毛檢測(cè)的準(zhǔn)確率和效率，該研究提出基于改進(jìn)YOLOv5s檢測(cè)復(fù)雜病理學(xué)圖像下豬只小腸絨毛的方法。首先，采用串聯(lián)形式的混合池化對(duì)空間金字塔進(jìn)行優(yōu)化，增強(qiáng)特征提取與特征表達(dá)，提升檢測(cè)精度；然后引入一種基于注意力機(jī)制的網(wǎng)絡(luò)模塊(simpleattentionmechanism,S... （共9頁(yè)）