【摘 要】
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近年来光遗传学技术已经成为神经生物学领域最热门的研究方向之一。该技术主要是将光学与遗传学相结合,进而控制动物的神经细胞活动。然而传统的光遗传学实验采用有线光纤接入到动物体内进行光传输,阻碍了动物的自由移动,使得动物行为分析复杂化。本文对基于卷积神经网络的目标检测技术进行了研究与改进,并应用于无线光传输激光投影系统,从而改善这一问题。为满足光遗传激光投影系统对目标实时检测的要求,本文对YOLOv3的
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近年来光遗传学技术已经成为神经生物学领域最热门的研究方向之一。该技术主要是将光学与遗传学相结合,进而控制动物的神经细胞活动。然而传统的光遗传学实验采用有线光纤接入到动物体内进行光传输,阻碍了动物的自由移动,使得动物行为分析复杂化。本文对基于卷积神经网络的目标检测技术进行了研究与改进,并应用于无线光传输激光投影系统,从而改善这一问题。为满足光遗传激光投影系统对目标实时检测的要求,本文对YOLOv3的特征提取网络进行改进,首先使用分组卷积对网络参数进行压缩以提高目标检测速度;针对分组卷积可能导致通道之间的信息流不通畅、使卷积层的特征提取能力变弱这一问题,文中使用了通道混洗技术来增强网络的信息交互流通性能。在满足检测速度的基础上,为提高检测精度可以增加激光投影系统的可靠性,本文提出了对SSD的特征提取网络进行改进的新型网络结构Hourglass Nets网络。该网络首先使用1×1卷积核对输入卷积层进行跨通道融合压缩以减少卷积计算量;然后使用3×3卷积核对压缩特征图进行相邻元素特征提取;最后通过在交叉熵损失函数上添加两个超参数来调整正样本与负样本之间的比例关系,从而降低易分类样本在损失函数中的权重,以提高检测精度。在实验小鼠图像数据集上进行的运算结果表明,改进后的YOLOv3网络的检测算法平均检测速度是26ms,m AP是87.3%;实验中,所提出的Hourglass Nets网络的m AP为92.1%,平均检测速度为34ms。在满足检测速度的前提下,检测精度较高,基于此网络的目标检测方法可满足光遗传学激光投影系统的需求,为光遗传学实验提供了稳定可靠的无线光传输控制时的高性能高准确度的目标检测方法。
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