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题名基于改进YOLOv10的血细胞检测算法
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作者
李晨露
牛嘉琦
王莉
牛群峰
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机构
河南工业大学电气工程学院
上海交通大学电子信息与电气工程学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第19期122-128,共7页
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基金
河南工业大学创新创业基金计划专项(2022ZKCJ03)。
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文摘
为解决因血细胞粘连和重叠而导致的识别准确率低、漏检较为严重的问题,提出一种基于YOLOv10的改进算法BSTM-YOLO。通过在主干网络引入Swin Transformer,加强网络对弱目标的发现与表征能力,提升血小板检测精度;颈部网络采用BiFPN,通过跨层级的融合机制增强特征表示能力,提取更为丰富的红细胞特征以提高目标检测性能;最后将C2f_MSBlock模块嵌入主干网格,使用分层特征融合策略和异构卷积核选择协议,在减少特征冗余的同时提高识别准确率。实验结果表明,改进后的BSTM-YOLO的平均精度均值(mAP)为93.1%,比原YOLOv10提高2.7%,参数量降低7%,GFLOPs降低3.7%,节省了计算资源,同时提高了识别准确率,满足了实际场景对血细胞检测的要求。
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关键词
血细胞检测
YOLOv10
bstm-yolo
Swin
Transformer
BiFPN
MSBlock
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Keywords
blood cell detection
YOLOv10
BSTM⁃YOLO
Swin Transformer
BiFPN
MSBlock
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分类号
TN911.73-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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