z-logo
open-access-imgOpen Access
Análise Comparativa de Versões YOLO na Detecção e Identificação de Parasitas da Malária
Author(s) -
Maura G. R. Rocha,
Rodrigo Veras,
Maíla L. Claro,
Laurindo de Sousa Britto Neto,
Kelson Aires
Publication year - 2021
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.5753/sbcas.2021.16066
Subject(s) - physics , biology , computer science , humanities , philosophy
A malária é uma doença endêmica causada pelo parasita Plasmodium que pode ser fatal em muitas regiões do mundo. Alguns pesquisadores estão utilizando conceitos de aprendizagem de máquina para detectar e classicar células infectadas pelo parasita Plasmodium. Este trabalho apresenta um estudo comparativo de três versões recentes da rede neural convolucional You Only Look Once (YOLO), são elas a: YOLOv4, Scaled-YOLOv4 e YOLOv5. Foi utilizado a base de dados MP-IDB que possui 210 imagens com o parasita Plasmodium. Os modelos alcançaram excelentes resultados, tendo o melhor resultado com mAP e precisão de 94,8% e 93,3%, respectivamente, para a classicação em dois tipos de espécies do Plasmodium falciparum e vivax.

The content you want is available to Zendy users.

Already have an account? Click here to sign in.
Having issues? You can contact us here
Accelerating Research

Address

John Eccles House
Robert Robinson Avenue,
Oxford Science Park, Oxford
OX4 4GP, United Kingdom