YOLOX算法实现血细胞检测

原文:YOLOX算法实现血细胞检测 - 知乎 (zhihu.com)

目标检测一直是计算机视觉中比较热门的研究领域。本文将使用一个非常酷且有用的数据集来实现YOLOX算法,这些数据集具有潜在的真实应用场景。

  • 问题陈述 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。最终预测效果应如下所示:

yolox算法预测结果图

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。

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能够发挥重要作用的地方,一些算法可以从显微图像中分类和检测血细胞,并且达到很高的精确度。

本文采用的血细胞检测数据集下载地址

Free Computer Vision Datasets​public.roboflow.com/object-detection/bccd%EF%BC%8C

  • YOLOX介绍

YOLOX是旷视科技新近推出的高性能实时目标检测网络,性能超越了YOLOv3/YOLOv4 /YOLOv5。

YOLOX使用 PyTorch开发ÿ

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