比尔·盖茨要用AI对付蚊子 科技巨头的新灭蚊武器(2)
VectorBrain是一个多任务EfficientNet架构，专为蚊子分类设计，同时输出种类、性别和腹部状态。该架构包括一个特征提取器和一个分支结构，每个分支对应一个分类任务。
在识别蚊子方面，VectorBrain使用了轻量级的YOLO模型，能够实时定位蚊子，并使用检测到的坐标裁剪出只包含蚊子本身的图像，来进行更好的识别。
图片举例说明了分类蚊子图像的各个阶段。首先，展示需要分类的完整蚊子图像（a）。然后，使用YOLO算法根据坐标裁剪蚊子图像，并进行一系列图像变换以准备分类（b）。最后，显示分类算法的输出结果，确定图像中的蚊子种类（c）。
具体而言，YOLO模型在训练和验证过程中的精度、召回率和平均精度（mAP）分别为96.00%、90.50%和95.87%。种类分类模型的准确率为92.40±2%，性别分类模型的准确率为97.00±1%，腹部状态分类模型的准确率为83.20±3.1%。
（a）为YOLO模型在训练和验证中的性能指标，（b）为模型检测蚊子案例
通过种类、性别、腹部状态分类的混淆矩阵和准确率
在 VectorCam 提供的论文中，还将其正在使用的 YOLOv5 与广泛应用于各种目标检测任务的 Faster R-CNN 模型进行对比，YOLOv5 Small 在参数数量、模型大小、mAP 和运行时间等方面都有更好表现，
赤脚医生也能快速上手
不仅是更有针对性的大模型，VectorCam为了适应疟疾传播区，在具体操作方面也进行了简化，使其能够更好地适应疟疾传播区的实际情况。
具体而言，VectorCam包括一套专门的成像设备和一款手机应用程序。其中的硬件组件包括内置15倍微距镜头的灯箱、手机壳设计和扩展坞。硬件还包括Eppendorf管支架和蚊子托盘以及穿孔标本ID表，更好地储存这些蚊子。
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