换一批基于改进YOLOv5m的血管介入导丝检测算法
Vascular Intervention Guidewire Detection Algorithm Based on Improved YOLOv5m
摘要针对目前主流目标检测算法在微创血管介入导丝检测中应用较少、检测准确率低和检测速度慢等问题,提出了一种改进的YOLOv5m网络用于血管介入导丝检测.首先,在YOLOv5m的主干网络中引入可变形卷积替换部分标准卷积,并在主干网络的CSP模块中添加坐标注意力机制;其次,在颈部采用加权双向特征金字塔网络进行特征融合,提高模型对不同特征层的融合能力.实验结果表明,改进YOLOv5m算法的mAP@0.5达到87.8%,比YOLOv5m提升了5.7%,表明该算法在血管介入导丝检测方面具有较高应用价值.
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关键词
血管介入YOLOv5m导丝检测可变形卷积坐标注意力机制BiFPNvascular interventionYOLOv5mguidewire detectiondeformable convolutioncoordinate attention mechanismBiFPN
栏目名称
DOI
10.11907/rjdk.232010
发布时间
2024-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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