Performance Analysis between YOLOv5s and YOLOv5m Model to Detect and Count Blood Cells: Deep Learning Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Blood cell identification and counting are essential nowadays for healthcare professionals and therapists treating a variety of diseases. Platelet detection and counting are commonly performed for various disorders such as COVID-19 and others. However, it is the most costly and time-consuming. Furthermore, it is not available everywhere. From that standpoint, it is necessary to develop an effective technological model for detecting and counting three fundamental kinds of blood cells: Platelets, Red Blood Cells (RBCs), and White Blood Cells (WBCs). So, a deep learning-based model is proposed in this study comparing two versions of YOLOv5 model such as YOLOv5s and YOLOv5m. It is found that the YOLOv5m model outperforms with 0.799 precision, where YOLOv5s produces 0.797 precision. The study suggests that the YOLOv5m model is highly capable of detecting and counting the blood cells individually. Doctors, physicians, and other clinicians will be capable to identify and quantify blood cells from real-time photos. It will save money and time by identifying and counting blood cells using real-time blood photos.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle