[发明专利]一种基于YOLOv4-CA-CBAM-K-means++-SIOU的肺结节检测方法在审
| 申请号： | 202310251319.0 | 申请日： | 2023-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN116091490A | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 李阳;陈茂龙;李亚洲;李春璇;闫波波;黄小雨 | 申请（专利权）人： | 长春工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06V10/26;G06V10/40;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 130012 吉林*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于YOLOv4‑CA‑CBAM‑K‑means++‑SIOU的肺结节检测方法。采集公开肺部图像数据集LUNA16并进行处理；通过引入CA注意力机制，辅助检测网络捕获结节的位置信息和空间信息，这使得模型更准确地定位到感兴趣区域的目标，提升对肺结节的检测精度；通过引入CBAM注意力机制，辅助检测网络捕获在上采样和下采样过程中丢失的特征信息，以及提升检测网络特征提取能力；通过采用K‑means++聚类算法针对肺结节进行锚框优化，降低了漏检的概率；通过采用SIoU损失函数替换YOLOv4中的CIoU损失函数，SIoU损失函数相比于CIoU损失函数多考虑了两框之间的角度问题，提高了训练收敛的速度和检测精度。本发明将以上技术进行结合，实现了精准、快速、模型的计算复杂度低和计算资源消耗较小的肺结节检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 yolov4 ca cbam means siou 结节 检测 方法 | ||
【主权项】：
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