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[发明专利]一种基于改进的YOLOv5的自然环境下舌像检测定位方法-CN202310281209.9在审
发明人：辛国江;张杨;王鑫;梁昊;刘嵘澂 -专利权人：湖南中医药大学
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于改进的YOLOv5的自然环境下舌像检测定位方法，包括：构建舌像数据集；采用YOLOv5作为舌像检测网络的基础网络，使用Ghost轻量化框架改进YOLOv5基础网络中原有的C3模块，融合SimAm注意力机制到舌像检测网络中，激活函数使用ReLU函数，得到改进的舌像检测网络；对改进的YOLOv5舌像检测网络进行训练，训练后得到在训练集中网络综合性能最高时的最佳权重，对舌像数据集进行预测；根据预测图像查看检测效果，实现舌像位置的检测和定位。本发明使用轻量化框架，与原YOLOv5基础网络相比减少大量的浮点数运算量，同时也使得训练后的权重轻量化，注意力机制对舌像信息进行多维度融合，ReLU激活函数使舌像检测网络具有稀疏性特征，提升舌像检测精度。
一种基于改进 yolov5 自然环境下舌像检测定位方法

[发明专利]一种基于改进的Tiny-YOLO v4自然环境下舌像检测定位方法-CN202210517301.6有效
发明人：辛国江;朱磊;梁昊;王鑫;张杨;刘嵘澂 -专利权人：湖南中医药大学
申请日： 2022-05-12 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于改进的Tiny‑YOLO v4自然环境下舌像检测定位方法，包括：收集舌像数据，并制作舌像数据集；构建改进Tiny‑YOLO v4网络结构，实施与结构相匹配的Tiny‑YOLO v4目标检测方法；对与结构相匹配的Tiny‑YOLO v4目标检测方法进行训练，将训练后最佳的权重文件加载至Tiny‑YOLO v4目标检测方法中得到目标检测网络模型；目标检测网络模型训练完成后进行多组独立数据集测试，在自然环境下快速定位检测舌体的位置并评价模型检测效果。本发明避免传统舌像识别算法的复杂度，利用检测准确率极高的Tiny‑YOLO v4算法和神经网络在轻量化的CSPDarknet53框架上实现，加上协同注意力机制的空间信息特征和通道信息特征相融合，能够快速有效在自然环境下定位检测舌像。
一种基于改进 tiny yolo v4 自然环境下舌像检测定位方法