现代计算机视觉模型在血细胞分类中的分析

白血球及相关血组件的准确分类对于医学诊断至关重要。虽然传统的手动检查和自动血细胞分析仪广泛使用，但常常速度慢且容易出错。近期深度学习技术的发展显示出解决这些局限性的前景。早期研究已证明卷积神经网络如 DenseNet、ResNet 和 VGGNet 在此任务中具有可行性。基于这些基础，本研究采用更近期且更高效的模型以实现快速且准确的结果。具体而言，本研究使用了包括 MaxVit、EfficientVit、EfficientNet、EfficientNetV2 和 MobileNetV3 在内的前沿架构。旨在评估这些模型在白血球分类中的性能， potentially 为当前方法提供更高效和可靠的替代方案。我们的做法不仅解决了传统技术在速度和准确性方面的顾虑，还探讨了创新深度学习模型在血液学分析中的适用性。