YOLOv8血细胞检测(17):极简的神经网络模型 VanillaNet---VanillaBlock助力检测实现涨点的同时降低参数量 |华为诺亚2023

 💡💡💡本文独家改进VanillaBlock极简的神经网络,引入到YOLOv7实现涨点的同时降低参数量

VanillaBlock |   亲测在血细胞检测项目中涨点,map@0.5 从原始0.895提升至0.90,YOLOv8n GFLOPs 8.1降低到6.2


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💡💡💡YOLO医学影像检测:http://t.csdnimg.cn/N4zBP

✨✨✨实战医学影像检测项目,通过创新点验证涨点可行性;

✨✨✨入门医学影像检测到创新,不断打怪进阶;

 1.血细胞检测介绍

数据来源于医疗相关数据集,目的是解决血细胞检测问题。任务是通过显微图像读数来检测每张图像中的所有红细胞(RBC)、白细胞(WBC)以及血小板 (Platelets)共三类

意义:选择该数据集的原因是我们血液中RBC、WBC和血小板的密度提供了大量关于免疫系统和血红蛋白的信息,这些信息可以帮助我们初步地识别一个人是否健康,如果在其血液中发现了任何差异,我们就可以迅速采取行动来进行下一步的诊断。然而通过显微镜手动查看样品是一个繁琐的过程,这也是深度学习模式

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