基于深度学习的高精度血小板检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

作者：songscsc发布时间：2023-06-01

基于深度学习的高精度血小板检测（红细胞RBC、白细胞WBC和血小板Platelet）识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位血小板目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的检测...【查看原文】

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摘要：基于深度学习的高精度血小板检测（红细胞RBC、白细胞WBC和血小板Platelet）识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位血小板目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的血小板目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，使用Pysdie6库来搭建页面展示系统，同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括血小板训练模型的导入、初始化；置信分与IOU阈值的调节、图像上传、检测、可视化结果展示、结果导出与

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