TOD-CNN：一种用于精子视频中微小物体检测的有效卷积神经网络
计算机视觉与模式识别
2022-04-19 v1 机器学习
摘要
显微视频中微小物体的检测是一个难点，尤其在大规模实验中。对于显微视频中的微小物体(如精子)，当前检测方法在物体模糊、不规则和精确定位方面面临挑战。相比之下，我们提出了一种用于微小物体检测的卷积神经网络(TOD-CNN)，其底层数据集为高质量精子显微视频(111 段视频，>278,000 个标注物体)，并设计了图形用户界面(GUI)以有效使用并测试所提模型。TOD-CNN 具有很高精度，在显微视频中实时精子检测任务上达到 85.60% AP。为证明精子检测技术在精子质量分析中的重要性，我们进行了相关精子质量评价指标计算，并与医生的诊断结果进行比较。
引用
@article{arxiv.2204.08166,
title = {TOD-CNN: An Effective Convolutional Neural Network for Tiny Object Detection in Sperm Videos},
author = {Shuojia Zou and Chen Li and Hongzan Sun and Peng Xu and Jiawei Zhang and Pingli Ma and Yudong Yao and Xinyu Huang and Marcin Grzegorzek},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.08166},
year = {2022}
}
备注
17 pages, 12 figures