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申请/专利权人：华侨大学
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv8的儿童肺炎病灶定位方法，涉及目标检测技术领域，包括以下步骤：构建儿童肺炎病灶定位模型并进行训练；利用训练好的儿童肺炎病灶定位模型实现儿童肺炎病灶定位；所述儿童肺炎病灶定位模型包括Backbone骨干特征提取网络、Neck特征融合网络和Head检测头；Backbone骨干特征提取网络对输入图像提取不同尺度的特征；Neck特征融合网络对不同尺度的特征进行特征融合，输出不同尺度的融合特征；Head检测头基于不同尺寸的融合特征图执行分类回归预测，定位儿童肺炎病灶。本发明不显著增加检测时间，对易丢失的病灶边界和轮廓细节特征进行精确提取，提高定位儿童肺炎病灶精度。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8的儿童肺炎病灶定位方法，其特征在于，包括以下步骤：采集儿童肺炎CXR图像，获得数据集；构建基于改进YOLOv8的儿童肺炎病灶定位模型；基于数据集训练儿童肺炎病灶定位模型；利用训练好的儿童肺炎病灶定位模型实现儿童肺炎病灶定位；所述儿童肺炎病灶定位模型包括依次连接的Backbone骨干特征提取网络、Neck特征融合网络和Head检测头；Backbone骨干特征提取网络对输入图像进行不同尺度的特征提取；Neck特征融合网络对不同尺度的特征进行特征融合，输出不同尺度的融合特征；Head检测头采用DecoupledHead检测头，通过三个检测头分别接收大、中、小三个尺寸的融合特征图并执行分类回归预测，获得儿童肺炎病灶定位。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华侨大学 一种基于改进YOLOv8的儿童肺炎病灶定位方法
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