一种针对血细胞图像粘连重叠的轻量化检测方法

本发明提供了一种针对血细胞图像粘连重叠的轻量化检测方法，首先，对C2f模块进行改进，设计了C2f‑HCN模块，通过特征分割再进行多尺度特征融合的方式，提高了模型对粘连重叠血细胞的特征提取能力。其次，在Neck网络中，设计了一种新型的层次化特征混合模块HFMM，通过层次化注意力机制，将局部特征与全局特征进行自适应融合，增强了模型特征表达的适配性，极大的提升了模型对粘连重叠血细胞和边缘血细胞图像的检测性能。此外，设计了LFDH检测头，通过结合BN技术和共享卷积机制，实现了模型的轻量化。可视化图展示了本检测方法的优异检测性能。本发明可以精准识别血细胞图像中的各类目标，粘连重叠血细胞和边缘血细胞的漏检和误检情况得到了极大改善。