改進YOLOv5s的細胞培養(yǎng)板分類識別方法研究

摘要： 針對傳統(tǒng)生物實驗室自動化程度低、效率低的問題，提出一種基于YOLOv5s的細胞培養(yǎng)板分類識別算法—YOLOv5s-tiny。首先通過多尺度同態(tài)濾波顏色恢復(fù)算法對輸入端圖像進行預(yù)處理，提高了圖像的成像效果；在考慮實驗場景的情況下對小目標的檢測層進行剪枝；使用深度可分離卷積代替普通卷積，減少了模型的參數(shù)量，提高了運算速度；采用距離交互比損失函數(shù)及軟化非極大值抑制算法，加快了收斂速度...