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胃镜检查是发现胃息肉的主要方法。传统的人工检查方式存在准确率低,易漏诊、误诊的情况。本文提出了一种基于深度学习的YOLOv5-SE胃息肉检测网络。该网络在目标检测算法YOLOv5的基础上进行了改进,引入注意力机制,将SE Block加入到主干网络的最后一层,增强网络的特征提取能力。改进后的YOLOv5-SE胃息肉检测网络的平均精度均值(mAP)达到了94.5%,相比原网络提高了3.1%,推理速度达到67fps,在满足实时性要求下较好地完成了胃息肉检测的要求。YOLOv5-SE胃息肉检测网络具有在实时性、自动检测的精度和速度等方面有一定提升,对促进胃息肉的自动检测有重要意义。 相似文献
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