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针对舌像纹理复杂细微的特点,以YOLOv3目标检测算法为基础,提出一种Double-D优化架构的改进算法。采用细粒度特征融合和多尺度预测,设计稠密直通映射连接优化模型底层图像的特征信息,更加精准实现小目标的识别分类;进一步根据稀疏权重进行通道剪枝,降低模型参数计算量,便于网络深化。将该算法应用到中医舌像的临床病例的识别过程,其结果表明,其在图像识别的准确性和泛化性能上相较现有方法有一定提升。