典型文献
基于深度学习的钉螺检测研究
文献摘要：
血吸虫病曾是我国流行的主要传染病.该病具有分布广、流行严重、危害大的特点.经过多年防控已取得显著成效.现实环境的复杂多变导致宿主钉螺,目前仍以人为实地勘察为主,人工成本的上升与识别效率的低下,为深度学习的引入带来了契机.钉螺作为小目标物体,本身存在着背景复杂、聚集、遮挡等问题.本文以PPYOLO作为基础结构,引用了PAN、Do-Conv、Ciou loss等结构,为模型引入了更好的特征表达能力.目前最高检测精度有47.5％,相对于之前有了2.8％的提升,漏检率和误检率分别下降14.3％、9.1％.
文献关键词：
钉螺;小目标;PPYOLO;参数化卷积层;路径聚合
中图分类号：
作者姓名：
赵学军;杨威
作者机构：
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京 100083
文献出处：
引用格式：
[1]赵学军;杨威-.基于深度学习的钉螺检测研究)[J].新一代信息技术,2022(03):7-9
A类：
B类：
钉螺,血吸虫病,主要传染病,现实环境,宿主,仍以,地勘,勘察,人工成本,小目标,遮挡,PPYOLO,基础结构,PAN,Do,Conv,Ciou,loss,特征表达,表达能力,最高检,检测精度,漏检率,误检率,别下,参数化卷积层,路径聚合
AB值：
0.515488
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