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公开(公告)号：CN118247784B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410666582.0
申请日：2024-05-28
Applicant: 南昌大学第二附属医院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的隐球菌图像识别方法，包括：针对隐球菌图像构建基于YOLOv5的Input‑Backbone‑Neck‑Head‑Output的深度卷积神经网络基准模型；设计可变形卷积神经网络框架与空间金字塔池化特征方法对图像特征进行多尺度池化操作；通过特征金字塔网络与像素聚集网络传递多尺度深层与浅层特征，设计文本增强架构实现多尺度特征自适应融合；设计动态头提取隐球菌动态特征；设计模型失真度驱动的剪枝技术进行轻量化设计；输出隐球菌图像识别结果。本发明通过多尺度特征提取与融合网络架构显著地提高了特征提取精度与能力，并设计网络剪枝技术与动态头提高预测速度与适应性，针对隐球菌图像特征所呈现的多尺度形态与边界特征的识别精度高、识别效率高。
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公开(公告)号：CN118247784A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410666582.0
申请日：2024-05-28
Applicant: 南昌大学第二附属医院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的隐球菌图像识别方法，包括：针对隐球菌图像构建基于YOLOv5的Input‑Backbone‑Neck‑Head‑Output的深度卷积神经网络基准模型；设计可变形卷积神经网络框架与空间金字塔池化特征方法对图像特征进行多尺度池化操作；通过特征金字塔网络与像素聚集网络传递多尺度深层与浅层特征，设计文本增强架构实现多尺度特征自适应融合；设计动态头提取隐球菌动态特征；设计模型失真度驱动的剪枝技术进行轻量化设计；输出隐球菌图像识别结果。本发明通过多尺度特征提取与融合网络架构显著地提高了特征提取精度与能力，并设计网络剪枝技术与动态头提高预测速度与适应性，针对隐球菌图像特征所呈现的多尺度形态与边界特征的识别精度高、识别效率高。
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公开(公告)号：CN213076221U
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202020974558.0
申请日：2020-06-01
Applicant: 南昌大学第二附属医院
IPC: A61F11/06
Abstract: 本实用新型公开一种幼儿护耳装置，其特征在于，装置包括第一耳帽、第二耳帽、连杆、第一锁紧环及第二锁紧环；连杆的两端分别与第一耳帽及第二耳帽旋转连接；第一锁紧环拆卸连接在第一耳帽，并且锁止连杆相对第一耳帽的旋转；第二锁紧环拆卸连接在第二耳帽，并且锁止连杆相对第二耳帽的旋转；第一耳帽包括第一环形气囊，第二耳帽包括第二环形气囊。本实施例的幼儿护耳装置能够在幼儿洗浴时候提供隔水的防护，同时在幼儿洗浴时能够将连杆转动到幼儿的面部方向，方便家长用手托住幼儿的后脑部分。
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