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摘要：本发明适用于计算机技术领域，提供了一种基于YOLOv8的斑马鱼表型识别及定量分析方法，所述方法包括：获取不同化合物在不同浓度下处理的样本图像，建立样本的形貌表型的图像数据集；将图像数据集划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集，对训练数据集进行预处理和数据增强，以扩展训练数据集的规模和多样性；将样本图像进行信息标注，并输入已搭建的实例分割网络模型进行模型训练，获得训练好的实例分割网络模型；通过训练好的实例分割网络模型，对不同化合物在不同浓度下处理的样本图像进行形态识别和分割，得到样本的体表形态数据信息。本发明实现在不同化合物、不同浓度处理下，对斑马鱼图像进行批量处理测量和评估。
主权项：1.一种基于YOLOv8的斑马鱼表型识别及定量分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100：获取不同化合物在不同浓度下处理的样本图像，建立样本的形貌表型的图像数据集；S200：将图像数据集划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集，对训练数据集进行预处理和数据增强，以扩展训练数据集的规模和多样性；S300：将样本图像进行信息标注，并输入已搭建的实例分割网络模型进行模型训练，获得训练好的实例分割网络模型；S400：通过训练好的实例分割网络模型，对不同化合物在不同浓度下处理的样本图像进行形态识别和分割，得到样本的体表形态数据信息。
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百度查询： 东北师范大学 一种基于YOLOv8的斑马鱼表型识别及定量分析方法
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