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摘要
为了提高糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy, DR)的检测精度,提出一种基于YOLOv(You Only Look Once Version)8n的DR检测算法。引入全维度动态卷积对YOLOv8n的骨干网络进行重构,以加强特征的适应性,提高特征提取能力。在颈部网络中增加小目标检测层,并引入轻量化双卷积以优化信息处理流程。最后对损失函数进行改进,优化梯度增益分配策略。实验结果表明,与YOLOv8n检测算法相比,所提算法的精确率提高5.8%,平均精度均值(Mean Average Precision, mAP)@0.5提高7.6%,有效改善了对DR小尺寸密集病灶的漏检问题。
关键词
糖尿病视网膜病变
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视网膜图像
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YOLOv8n
/
动态卷积
/
小目标检测层
Key words
基于YOLOv8n的糖尿病视网膜病变检测算法[J].
西安邮电大学学报, 2025, 30(02): 85-92 DOI:10.13682/j.issn.2095-6533.2025.02.010