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一种应用于光遗传激光投影系统的目标检测算法

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摘要

传统的光遗传学实验采用有线光纤接入到小鼠体内进行光传输,阻碍了小鼠的自由移动,使得动物行为分析复杂化。为了改善这一问题,本文设计了一种可以进行无线光传输的激光投影系统并提出了一种基于深度学习的改进型YOLOv3(You only look once)网络来检测小鼠图像的位置。该网络首先使用分组卷积对网络参数进行压缩以提高目标检测速度,然后使用通道混洗以增强网络的信息流通能力。通过在交叉熵损失函数上的两个超参数来调整正样本和负样本之间的比例以降低易分类的样本在损失函数中的权值,提高了目标检测精度。在PASCAL VOC2007和自制小鼠图像数据集上分别进行的实验结果表明,所提出的基于改进型YOLOv3网络的检测算法检测精度达90.3%,在检测速度和检测精度上都优于传统型网络结构。应用该算法的激光投影系统可以实时检测运动小鼠目标并进行无线光传输等光遗传实验。

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补充资料

DOI:10.3788/lop57.061503

作者单位:

    天津大学
    天津大学
    天津大学
    天津大学
    天津大学
    天津大学

引用该论文

史再峰,叶鹏,孙诚,罗韬,王汉杰,潘惠. 一种应用于光遗传激光投影系统的目标检测算法[J].激光与光电子学进展,2020,57(06):061503.