【摘 要】
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针对中药材粉末显微特征图像存在的目标断裂残缺这一关键问题，提出一种改进型SSD检测算法，即在SSD网络的预测卷积特征图之后加入SE模块，使SSD网络对该特征图的多个特征通道进行重要性的学习，并据此让包含较多信息且对最终结果起重要作用的特征通道分配到较大的权重。这样，断裂残缺的目标所保留的关键信息在网络迭代过程中能够被网络充分地学习，实现网络对目标的自动定位和种类识别，提高最终的检测效果。将改进型S
【基金项目】
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中医药行业科研专项（201407003）； 中央本级重大增减支项目（2060302）；
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针对中药材粉末显微特征图像存在的目标断裂残缺这一关键问题，提出一种改进型SSD检测算法，即在SSD网络的预测卷积特征图之后加入SE模块，使SSD网络对该特征图的多个特征通道进行重要性的学习，并据此让包含较多信息且对最终结果起重要作用的特征通道分配到较大的权重。这样，断裂残缺的目标所保留的关键信息在网络迭代过程中能够被网络充分地学习，实现网络对目标的自动定位和种类识别，提高最终的检测效果。将改进型SSD算法用于厚壁细胞、导管和花粉孢子这三类显微图像的检测，mAP由79.8%提升到81.5%,这一结果证明了改进型SSD算法的有效性。
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