1.算法运转效果图预览
2.算法运转软件版别
MATLAB2022a
3.算法理论概述
血细胞检测是医学图画处理领域的重要任务之一，对于疾病的确诊和治疗具有重要意义。近年来，深度学习在医学图画处理领域取得了明显成果，尤其是方针检测算法在血细胞检测方面表现出了强大的潜力。
3.1YOLOv2算法原理
YOLOv2是一种实时方针检测算法，其中心思想是将方针检测任务转换为回归问题，经过单次前向传达即可得到方针的类别和方位信息。比较于其他方针检测算法，YOLOv2具有速度快、准确率高、背景误检率低等优点。
3.2 YOLOv2网络结构
YOLOv2的网络结构主要由Darknet-19特征提取网络和检测网络两部分组成。Darknet-19是一个包含19个卷积层的深度卷积神经网络，用于提取输入图画的特征。检测网络则负责将提取的特征映射到方针的类别和方位信息。
3.3 血细胞检测算法实现
数据集准备
为了练习根据YOLOv2的血细胞检测算法，需求准备包含血细胞标示信息的数据集。数据集应包含足够多的样本，以覆盖不同种类的血细胞和不同的拍摄条件。同时，为了进步算法的泛化才能，数据集还应包含必定的噪声和干扰要素。
数据预处理
在将数据输入到网络之前，需求进行一系列预处理操作，包含图画缩放、归一化、数据增强等。这些操作有助于进步算法的鲁棒性和泛化才能。
网络练习
网络练习是根据YOLOv2的血细胞检测算法的中心过程。在练习过程中，需求挑选合适的优化算法（如随机梯度下降、Adam等）、学习率、批处理巨细等超参数。同时，为了防止过拟合，能够选用正则化、Dropout等战略。经过不断地迭代练习，网络逐步学习到从输入图画到方针类别和方位信息的映射关系。
模型评价与优化
在练习完成后，需求对模型进行评价和优化。评价指标能够选用准确率、召回率、F1分数等。针对评价成果，能够对网络结构、超参数等进行调整，以进一步进步算法的性能。此外，还能够选用集成学习、模型融合等方法来进一步提升算法的准确性。
4.部分中心程序 `load yolov2.mat% 加载练习好的方针检测器
img_size= [224,224];
imgPath = ‘test/’; % 图画库途径
imgDir = dir([imgPath ‘*.jpeg’]); % 遍历所有jpg格式文件
cnt = 0;
for i = 1:64 % 遍历结构体就能够逐个处理图片了
i
if mod(i,16)==1
figure
end
cnt = cnt 1;
subplot(4,4,cnt);
img = imread([imgPath imgDir(i).name]); %读取每张图片
I = imresize(img,img_size(1:2));
[bboxes,scores] = detect(detector,I,’Threshold’,0.15);
if ~isempty(bboxes) % 如果检测到方针
[Vs,Is] = max(scores);
I = insertObjectAnnotation(I,’rectangle’,bboxes(Is,:),Vs,LineWidth=3);% 在图画上绘制检测成果
end
subplot(4,4,cnt);
imshow(I, []); % 显现带有检测成果的图画
pause(0.01);% 等候一小段时间，使图画显现更流畅
if cnt==16
cnt=0;
end
end`
