改進YOLOv5s對病理學圖像中豬只小腸絨毛的檢測

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