一种基于改进YOLOv5的面部痤疮识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于改进的YOLOv5的面部痤疮识别方法及装置。本发明专利技术在YOLOv5神经网络主干部分添加动态可变形卷积增强的C3模块C3_DCNV3和SE注意力机制模块；在YOLOv5神经网络的头部部分引入DyHead_Bottleneck模块，将注意力函数转换为尺度感知、空间感知、任务感知三个维度的序列注意力。尺度感知注意力根据不同尺度特征的语义重要性，动态地融合不同尺度的特征；空间感知注意力以聚焦不同空间位置的判别能力。任务感知注意力，以动态开关特征通道以辅助不同任务；通过动态注意力机制，显著提升检测器的特征表达能力，增强对不同尺寸痤疮的识别能力。从而实现对面部痤疮的精确识别，提高面部痤疮中小目标的识别精度和召回率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机视觉技术和目标识别领域，其中涉及一种基于改进yolov5的面部痤疮识别方法及装置。

技术介绍

1、痤疮是一种与遗传、免疫、激素、细菌和环境等多种因素相关的慢性、炎症皮肤病。虽然痤疮常发病于年轻人，尤其是处在青春期的年轻人，但是随着生活压力的增大，成年人患病率也因为各种因素逐年上升。痤疮作为一种全球高发的慢性炎症性皮肤病，其检测与评估长期依赖皮肤科医生的视觉检查和经验判断。传统诊断方法主要是靠医生的诊断，但存在显著的主观性，诊断结果完全依赖于医生的主观和专业水平。

2、近年来，随着计算机视觉与目标识别的快速发展，许多的目标识别算法可以很好的完成目标识别任务。现有的采用计算机视觉技术进行面部痤疮识别有：thanaphachantharaphaichit等人提出通过将rgb图像转换为灰度和hsv色彩空间，然后应用二值化阈值处理和区域感兴趣(roi)提取技术，结合小斑点与大区域消除法来识别和计数面部痤疮，并在原始图像上标记识别结果；natchapol kittigul等人提出了一种自动痤疮检测系统，该系统通过高清网络摄像头捕获面部图本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进的YOLOv5的面部痤疮识别方法，其特征在于：

2.如权利要求1所述的基于改进的YOLOv5的面部痤疮识别方法，其特征在于：在所述步骤二中采用labelimg工具标注采集的图片中的痤疮边界框位置和标签。

3.如权利要求1所述的基于改进的YOLOv5的面部痤疮识别方法，其特征在于：在所述SE注意力机制模块中首先对输入特征图进行全局平均池化将每个通道的空间信息压缩为一个标量，将特征图从H×W×C压缩为1×1×C；最后进行Scale操作，将学习到的通道权重s与原始特征图逐通道相乘，输出特征图尺寸仍然保持H×W×C，动态调整通道间重要性。

4....

【技术特征摘要】

1.一种基于改进的yolov5的面部痤疮识别方法，其特征在于：

2.如权利要求1所述的基于改进的yolov5的面部痤疮识别方法，其特征在于：在所述步骤二中采用labelimg工具标注采集的图片中的痤疮边界框位置和标签。

3.如权利要求1所述的基于改进的yolov5的面部痤疮识别方法，其特征在于：在所述se注意力机制模块中首先对输入特征图进行全局平均池化将每个通道的空间信息压缩为一个标量，将特征图从h×w×c压缩为1×1×c；最后进行scale操作，将学习到的通道权重s与原始特征图逐通道相乘，输出特征图尺寸仍然保持h×w×c，动态调整通道间重要性。

4.如权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨灵益，吴薇，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：