[发明专利]基于迁移学习的白细胞图像检测识别模型构建方法及应用有效
| 申请号： | 201911259660.0 | 申请日： | 2019-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN111079620B | 公开（公告）日： | 2023-10-17 |
| 发明（设计）人： | 李柏蕤;方喆君;连荷清;吕东琦 | 申请（专利权）人： | 北京小蝇科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06V20/69 | 分类号： | G06V20/69;G06V10/764;G06V10/82;G06T7/00;G06T7/73;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京中创云知识产权代理事务所(普通合伙) 11837 | 代理人： | 肖佳 |
| 地址： | 100084 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于迁移学习的白细胞图像检测识别模型构建方法及应用，本发明通过构建基于迁移学习的白细胞图像检测识别模型，coco数据集及标注的白细胞图片作为样本对白细胞图像检测识别模型进行训练。白细胞图像检测识别模型提取三级融合的特征金字塔，分别对应不同尺寸特征的白细胞，设置不同的先验轮廓框，加速网络收敛，提高识别的效率和准确性。基于白细胞图像检测识别模型自动、高效的对白细胞图像进行检测识别和统计数目，提高了检测识别精度，排除了人为，主观因素，公正客观。本发明检测识别一张图像推理时间为0.05秒，每秒可完成20张白细胞图像的分析。对正常六类白细胞识别准确率达到了98％。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 白细胞 图像 检测 识别 模型 构建 方法 应用 | ||
【主权项】：
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