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针对脊柱解剖结构较为复杂的问题,提出一种用于脊柱磁共振成像影像检测的YOLOv4-disc算法。首先,针对真实病例样本数量较少的问题,使用限制对比度的自适应直方图均衡(CLAHE)数据增强方法提高模型的泛化能力。然后,使用K-means算法对数据集中真实框的尺寸进行聚类,得到合适的锚框尺寸并确定锚框数量。其次,在CSPDarknet-53骨干特征提取网络中使用深度可分离卷积替代普通卷积,减少网络参数并降低运算量。最后,基于Focal损失改进原生网络的损失函数,解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。实验结果表明,所提YOLOv4-disc算法的平均精度均值(mAP)达到了90.80%,相比原生YOLOv4提高了3.51个百分点。 相似文献
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针对星载或机载高分辨率合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)实时成像后的大幅宽SAR图像舰船实时检测的应用需求,传统的基于FPGA+DSP的嵌入式系统很难同时实现SAR成像处理和基于人工智能技术的大幅宽SAR图像舰船实时检测,为此设计了一种基于3U VPX FPGA+GPU架构的大幅宽SAR图像嵌入式舰船实时检测系统;提出了一种基于YOLOv5s的舰船检测模型,采用基于L2-范数稀疏性惩罚的缩放因子控制法进行轻量化,轻量化舰船检测模型的参数量减小了47.39%,计算量减少了18.67%,平均检测精度为0.968;将轻量化舰船检测模型应用于大幅宽SAR图像嵌入式舰船实时检测系统,并针对典型的10 km×10 km的大幅宽图像应用场景,设计开发基于多线程技术和基于GPU的众核并行计算技术的大幅宽SAR图像嵌入式实时检测系统软件;通过公开的SAR数据集进行功能验证和性能评估,该系统能够满足不同分辨率的大幅宽SAR图像舰船实时检测需求。 相似文献