【摘 要】
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针对细胞计数工作中存在的由细胞尺寸变化等因素造成的细胞计数精度低的问题，引入高度拥挤目标识别网络CSRNet并加以改进，构建了一种基于多尺度特征融合的细胞计数方法。首先，使用VGG16的前10层提取细胞特征，避免了由于网络过深造成的小目标信息丢失；其次，引入空间金字塔池化结构提取细胞的多尺度特征并进行特征融合，降低了因细胞形态各异、尺寸不一和细胞遮挡等问题带来的计数误差；然后，使用混合空洞卷积对特
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51678061）；
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针对细胞计数工作中存在的由细胞尺寸变化等因素造成的细胞计数精度低的问题，引入高度拥挤目标识别网络CSRNet并加以改进，构建了一种基于多尺度特征融合的细胞计数方法。首先，使用VGG16的前10层提取细胞特征，避免了由于网络过深造成的小目标信息丢失；其次，引入空间金字塔池化结构提取细胞的多尺度特征并进行特征融合，降低了因细胞形态各异、尺寸不一和细胞遮挡等问题带来的计数误差；然后，使用混合空洞卷积对特征图进行解码，得到密度图，解决了CSRNet在解码过程中像素遗漏的问题；最后对密度图逐像素进行回归得到细胞总数。另外，在训练过程中引入了一种新的组合损失函数以代替欧几里得损失函数，不仅考虑了ground truth密度图与预测密度图单个像素点之间的关系，也考虑了它们全局和局部的密度水平。实验证明，优化后的CSRNet在VGG cells和MBM cells数据集上取得了较好的结果，有效改善了由细胞尺寸变化等因素造成的细胞计数精度低的问题。
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