有经验的南昌网站建设,游戏网站建设与策划,c2c模式盈利模式,腾讯被中国联通yolov8、9、10、11模型在中医舌苔分类识别中的应用【代码数据集python环境GUI系统】 背景意义 目前随着人们生活水平的不断提高#xff0c;对于中医主张的理念越来越认可#xff0c;对中医的需求也越来越多。
传统中医的舌诊主要依赖于医生的肉眼观察#xff0c;仅仅通过这…yolov8、9、10、11模型在中医舌苔分类识别中的应用【代码数据集python环境GUI系统】 背景意义 目前随着人们生活水平的不断提高对于中医主张的理念越来越认可对中医的需求也越来越多。
传统中医的舌诊主要依赖于医生的肉眼观察仅仅通过这种人工诊断不但需要消耗大量人力而且诊断的结果往往受医生经验和主观判断影响甚至受到周围客观环境的影响如光照、温度等[1]通过10位中医专家对两百多例患者进行舌象诊断发现仅仅有9例相同为了减少主观判断和客观环境的影响利用现代计算机技术结合传统中医的理论和中医专家的经验使中医的舌诊客观化、数字化成为了目前十分热门研究方向。
利用机器学习实现对舌苔精确快捷的检测结合中医经验智能化的给出体质信息判别不仅是对计算机技术应用领域的一大拓展也对传统中医的传承、推广、创新和现代化具有重大意义。
YOLO算法在中医舌苔分类识别中的应用
YOLO算法的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题即直接在输出层回归出目标边界框的位置和类别。从YOLOv1到YOLOv8该算法经历了多次迭代和优化不断提高了检测速度和精度。其中YOLOv8作为最新版本的算法在保持高速度的同时进一步提升了检测的准确性。
YOLO算法通过卷积神经网络CNN对图像进行特征提取然后利用回归算法预测手部关键点的位置。在手部关键点检测中关键点通常包括手指关节、手腕等部位的坐标信息。优势在于速度快YOLO算法采用单次检测机制减少了计算量实现了快速检测精度高通过深度学习方法对图像进行特征提取和关键点预测提高了检测的准确性易于扩展YOLO算法的开源性和模块化设计使得用户可以轻松地进行扩展和改进以适应不同的应用场景。
YOLO算法原理
YOLOYou Only Look Once关键点检测的算法原理主要基于YOLO目标检测算法进行改进其核心思想是将关键点检测问题转化为一个回归问题。
1. 网络结构
基础网络YOLO关键点检测算法通常采用卷积神经网络CNN作为基础网络用于提取图像的特征。
关键点回归分支在网络的最后一层添加关键点的回归分支用于预测关键点的位置。这一分支通过训练学习能够输出每个目标的关键点坐标。
2. 数据标注
在训练阶段需要对每个目标标注其关键点的位置。这通常通过人工标注的方式完成将关键点的坐标标注在图像上。这些标注数据将作为训练网络的输入帮助网络学习如何预测关键点位置。
3. 损失函数
YOLO关键点检测算法通常采用平方差损失函数来度量预测值与真实值之间的差距。损失函数包括目标位置的损失和关键点位置的损失。通过最小化损失函数可以优化网络参数提高关键点检测的准确率。
4. 预测过程
在测试阶段通过网络的前向传播即可得到目标的关键点位置。这一过程是实时的且具有较高的检测速度。 5 优缺点
优点
实时性较好通过一次前向传播即可实现目标的检测和关键点的预测。
准确率较高相对于传统方法YOLO关键点检测算法在预测关键点位置时具有较高的准确率。
缺点
对小目标的检测效果不佳由于小目标的关键点难以精确定位因此容易出现漏检情况。
对遮挡目标的检测效果不佳遮挡会对关键点的检测造成困难导致定位不准确。
数据集介绍
数据集主要类别为
# Classes
names:0: Pink_Red1: Thin_White2: White_Greasy3: Yellow_Greasy4: Grey_Black示例图片如下 将数据集划分为训练集、测试集以及验证 设置数据集在yolov8中的配置文件为 代码示例与操作步骤
设置训练、测试、推理的参数进行编写代码
训练代码 分别运行对应的代码可以进行训练、测试、单张图片推理。 设计对应的GUI界面如下 安装使用说明
确保代码所在的路径不能出现中文
确保代码所在的路径不能出现中文
确保代码所在的路径不能出现中文 为了方便使用本代码将python的虚拟环境一并附带在压缩包内运行对应的Windows的bat脚本可以执行对应的代码。 运行该脚本可以直接执行GUI代码进入上述界面。不需要再次配置python的环境。 联系方式
我们非常乐意根据您的特定需求提供高质量的定制化开发服务。为了确保项目的顺利进行和最终交付的质量我们将依据项目的复杂性和工作量来评估并收取相应的服务费用欢迎私信联系我哈~~~
