一种基于改进YOLOv5模型的结核杆菌检测方法

本发明属于目标检测技术领域，具体涉及一种基于改进YOLO v5模型的结核杆菌检测方法，包括：将痰液样本中的结核杆菌图像输入到训练好的改进YOLOv5模型中；通过Backbone骨干网络中获取深层特征信息，得到不同深度的特征图；通过FPNs网络中进行上采样和特征融合后获得不同尺度的张量数据；不同尺度的张量数据通过Head头部分别预测目标的分类和预测框，得到检测结果。

本发明通过使用改进的YOLOv5算法检测结核杆菌，较现有的SSD、Faster R‑CNN算法有着更好的检测效果，能够在实际的痰液样本检测过程中精确识别出结核杆菌，提高了医学领域对结核杆菌检测的效率，为疾病诊断提供重要帮助。

李永红，周诚，陶于祥，李梓歆，赵志强，李腊全，宛江城