[发明专利]基于改进YOLOv5s的乳腺肿块检测方法在审
| 申请号： | 202310315756.4 | 申请日： | 2023-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN116468675A | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 周兰凤;陈志坤 | 申请（专利权）人： | 上海应用技术大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/44;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人： | 翁若莹;徐颖 |
| 地址： | 200235 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于改进YOLOv5s的乳腺肿块检测方法，首先获得乳腺x线图像的数据集，并对其进行处理；然后在原有的YOLOv5s基础上，对模型的锚框进行重新设计，利用Kmeans算法进行聚类生成适合乳腺x线图片数据集的锚框；在YOLOv5s网络主干Backbone层加入卷积块注意力模块，并对改进后网络进行训练，添加该注意力机制不仅能够节约网络的参数和计算力，而且网络在提取特征时更加关注肿块的特征信息；最后，待检测乳腺x线图像送入改进训练后的YOLOv5s网络中进行识别，获得对应的肿块位置和分类。在原有的深度学习网络上进行改进，从而可以更精准的实现乳腺肿块的检测和分类，为以后的相关肿块检测提供技术支持。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 yolov5s 乳腺 肿块 检测 方法 | ||
【主权项】：
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