典型文献
基于YOLOv5的人血涂片细胞的检测计数研究
文献摘要：
采用公开的BCCD数据集与自己标注的数据集,利用YOLOv5检测算法,结合DenseNet模型和全卷积网络模型实现细胞检测计数.该方法可以更有效地提取特征解决重叠细胞的计数,再将训练好的最优模型应用于移动端并投入临床使用,简化手动血细胞识别和计数过程,从而达到提高诊断准确率及降低误检率.
文献关键词：
YOLOv5;血细胞识别与计数;神经网络;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
韩子卓;胡天寒;吴敏
作者机构：
皖南医学院,安徽芜湖241200
文献出处：
引用格式：
[1]韩子卓;胡天寒;吴敏-.基于YOLOv5的人血涂片细胞的检测计数研究)[J].电脑知识与技术,2022(34):11-13,62
A类：
血细胞识别与计数
B类：
YOLOv5,人血,血涂片,BCCD,检测算法,DenseNet,全卷积网络模型,模型实现,提取特征,征解,重叠细胞,练好,最优模型,模型应用,移动端,临床使用,诊断准确率,误检率
AB值：
0.461597
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