原文：YOLOX算法实现血细胞检测 - 知乎 (zhihu.com)
目标检测一直是计算机视觉中比较热门的研究领域。本文将使用一个非常酷且有用的数据集来实现YOLOX算法，这些数据集具有潜在的真实应用场景。
- 问题陈述 数据来源于医疗相关数据集，目的是解决血细胞检测问题。任务是通过显微图像读数来检测每张图像中的所有红细胞（RBC）、白细胞（WBC）以及血小板 (Platelets)共三类。最终预测效果应如下所示：
yolox算法预测结果图
选择该数据集的原因是我们血液中RBC、WBC和血小板的密度提供了大量关于免疫系统和血红蛋白的信息，这些信息可以帮助我们初步地识别一个人是否健康，如果在其血液中发现了任何差异，我们就可以迅速采取行动来进行下一步的诊断。
通过显微镜手动查看样品是一个繁琐的过程，这也是深度学习模式能够发挥重要作用的地方，一些算法可以从显微图像中分类和检测血细胞，并且达到很高的精确度。
本文采用的血细胞检测数据集下载地址
Free Computer Vision Datasetspublic.roboflow.com/object-detection/bccd%EF%BC%8C
- YOLOX介绍
YOLOX是旷视科技新近推出的高性能实时目标检测网络，性能超越了YOLOv3/YOLOv4 /YOLOv5。
YOLOX使用 PyTorch开发ÿ
