本文独家改进:高层筛选特征金字塔网络(HS-FPN),能够刷选出大小目标,增强模型表达不同尺度特征的能力,助力小目标检测 涨点情况:GC10-DET缺陷检测,原始mAP50为0.633 提升至0.641 1.YOLO11介绍 Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最先进的模型,它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建,并引入了新功能和改进,以进一步提...
HS-FPN结构包含特征选择与融合模块，通过筛选高层特征并集成低层信息，生成包含丰富语义的特征，增强模型对细微特征的检测能力。整合至YOLOv8 通过核心代码实现，HS-FPN融入YOLOv8框架，提升其小目标检测能力。
它很可能是一个特征金字塔网络(FPN),创建了一个多尺度特征层次结构,允许模型检测不同大小的白细胞。高层特征用于筛选(或权衡)低层特征,然后与高层特征融合,以增强模型表达不同尺度特征的能力。 编码器:编码器负责对骨干网和HS-FPN提取的特征进行编码。它可能结合多尺度可变形自注意力模块,以进一步增强特征提取过程。
高层筛选特征金字塔网络(HS-FPN):这个组件旨在处理不同白细胞之间的尺度差异问题。它很可能是一个特征金字塔网络(FPN),创建了一个多尺度特征层次结构,允许模型检测不同大小的白细胞。高层特征用于筛选(或权衡)低层特征,然后与高层特征融合,以增强模型表达不同尺度特征的能力。 编码器:编码器负责对骨干网和HS-FPN提取...
高层筛选特征金字塔网络(HS-FPN):这个组件旨在处理不同白细胞之间的尺度差异问题。它很可能是一个特征金字塔网络(FPN),创建了一个多尺度特征层次结构,允许模型检测不同大小的白细胞。高层特征用于筛选(或权衡)低层特征,然后与高层特征融合,以增强模型表达不同尺度特征的能力。
HS-FPN的结构如图2所示,包括两个主要组成部分:1)特征选择模块;2)特征融合模块。 为了解决白细胞数据集固有的多尺度挑战,我们开发了基于层次尺度的特征金字塔网络(HS-FPN)来完成多尺度特征融合。这使得该模型能够捕获更全面的白细胞特征信息。HS-FPN的结构如图2所示。HS-FPN主要由两个部分组成:(1)特征选择模块。(...