YOLOv8-AM:具有注意力机制的小儿腕部骨折检测YOLOv8

2024-02-19 15:12

本文主要是介绍YOLOv8-AM:具有注意力机制的小儿腕部骨折检测YOLOv8,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

摘要

https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2402/2402.09329.pdf

在日常生活中,手腕创伤甚至骨折的情况经常发生,特别是在儿童中,他们占骨折病例的很大一部分。在进行手术之前,外科医生通常要求患者首先进行X射线成像,并根据放射科医生的分析进行准备。随着神经网络的发展,You Only Look Once(YOLO)系列模型已广泛用于骨折检测的计算机辅助诊断(CAD)中。2023年,Ultralytics推出了YOLO模型的最新版本,该模型已用于检测身体各部位的骨折。注意力机制是提高模型性能的最热门方法之一。这项研究工作提出了YOLOv8-AM,它将注意力机制融入到原始的YOLOv8架构中。具体来说,我们分别采用四个注意力模块,即卷积块注意力模块(CBAM)、全局注意力机制(GAM)、高效通道注意力(ECA)和Shuffle注意力(SA),来设计改进后的模型,并在GRAZPEDWRI-DX数据集上进行训练。实验结果表明,基于ResBlock + CBAM(ResCBAM)的YOLOv8-AM模型的mAP 50从63.6%提高到65.8%,达到了目前最佳性能(SOTA)。相反,融入GAM的YOLOv8-AM模型的mAP 50值为64.2%,增强效果并不令人满意。因此,我们结合ResBlock和GAM,引入ResGAM来设计另一个新的YOLOv8-AM模型,其mAP 50值提高到65.0%。

关键词:深度学习;骨折检测;医学影像;光学成像与诊断&#x

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