33、基于深度学习的肺炎检测与乳腺超声图像聚类分析

基于深度学习的肺炎检测与乳腺超声图像聚类分析

肺炎检测算法

肺炎是一种由细菌、病毒等病原体引起的疾病，严重危害人类健康且传染性强。及时准确检测肺炎症状，不仅能让患者及时接受治疗，还能防止疾病传播。目前肺炎检测算法易出现误诊和漏诊情况，这促使我们对现有算法进行改进。

深度学习在计算机视觉领域发展迅速，为肺炎检测带来了新的可能。下面我们来了解一下相关的目标检测算法发展历程：
1. 早期目标检测算法
- R - CNN ：2014年由R. Girshick等人提出，是基于卷积神经网络的首个目标检测算法。不过其网络复杂，训练速度慢。
- YOLOv1 ：2016年由R. Joseph提出，为解决目标检测任务中的实时检测问题而生。它直接输入图像并回归目标大小和位置，但定位精度相对较低，尤其是对近距离和小尺度目标。
- YOLOv2 ：2017年在YOLOv1基础上改进，吸收了Faster R - CNN算法的思想，采用先验框方法，并使用K - means聚类方法获取先验框的宽和高。
- YOLOv3 ：2018年提出，使用三种不同比例的特征图获取预测框，提高了小目标的检测效果，还提出了DarkNet53特征提取网络。
2. 相关工作中的其他检测器
- 两阶段检测器
- R - CNN ：前面已介绍，网络复杂训练慢。
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