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RasPi-BloodView:使用YOLOv5的血细胞检测器,与Flask一起部署在Raspberry上
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2021-02-05
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秘鲁农村地区的血细胞检测系统 :microscope: :drop_of_blood: :scroll: 抽象 目前,秘鲁的许多农村地区仍没有专门的医疗中心来进行不同的血液检查。 为此所需的许多设备需要大量的经济投资和合格的人员。 这项工作提出了一种快速而廉价的系统,用于基于卷积网络识别三种类型的血细胞。 ConvNet模型的特点是减少了推理时间,并且易于在资源减少的硬件(如Raspberry Pi)中进行部署。 该文件可从此。 :NEW_button: 更新资料 20/11/29:经过改进的个性化界面。 由于自定义层的限制,终止了Streamlit的使用; 它由Flask渲染的本机CSS和HTML取代。 改进的文件管理系统,现在允许使用FLASK自己的安全协议将文件存
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RasPi-BloodView-master.zip (88个子文件)
RasPi-BloodView-master
Blood-Detector
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export_jit.py 346B
data_manage.py 2KB
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web
index.py 4KB
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index.html 15KB
static
images
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paper_logo.png 320B
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1_1.jpg 183KB
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precision-recall_curve.png 40KB
weights
best.pt 14.09MB
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train_batch2.jpg 258KB
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labels.png 390KB
hyp.yaml 356B
test_batch0_gt.jpg 145KB
results.png 276KB
results.txt 15KB
test_batch0_pred.jpg 293KB
create_csv.py 2KB
blood_detection.py 401B
data_viz.py 2KB
requirements.txt 465B
YOLOv5
train.py 28KB
utils
google_app_engine
Dockerfile 821B
additional_requirements.txt 105B
app.yaml 173B
evolve.sh 747B
general.py 53KB
datasets.py 38KB
__init__.py 0B
google_utils.py 5KB
activations.py 2KB
torch_utils.py 9KB
models
yolov5m.yaml 1KB
export.py 4KB
yolov5x.yaml 1KB
hub
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experimental.py 5KB
__init__.py 0B
yolo.py 12KB
yolov5s.yaml 1KB
yolov5l.yaml 1KB
common.py 7KB
sotabench.py 14KB
test.py 14KB
detect.py 8KB
LICENSE 34KB
data
hyp.finetune.yaml 846B
coco.yaml 2KB
voc.yaml 735B
scripts
get_voc.sh 4KB
get_coco.sh 935B
coco128.yaml 1KB
hyp.scratch.yaml 2KB
LICENSE 1KB
README.md 6KB
Dataset
BCCD
Annotations
__init__.py 0B
JPEGImages
__init__.py 0B
ModelData
labels
train
__init__.py 0B
train.cache 165KB
val.cache 54KB
val
__init__.py 0B
images
train
__init__.py 0B
val
__init__.py 0B
LICENSE 1KB
bloodData.yaml 192B
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