公开(公告)号：CN118552535B

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411017521.8

申请日：2024-07-29

Applicant: 华侨大学

Inventor： 郑力新 ,  臧佳明

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T7/73 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN118552535A

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202411017521.8

申请日：2024-07-29

Applicant: 华侨大学

Inventor： 郑力新 ,  臧佳明

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T7/73 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 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。