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。(2)特征融合模块。最初,不同尺度的特征图在特征选择模块中经过筛选过...
HS - FPN结构由特征选择模块和特征融合模块组成。 特征选择模块中,CA模块先处理输入特征图,经池化、激活函数确定各通道权重以过滤特征图,DM模块再对不同尺度特征图降维; 特征融合模块中,利用SFF机制,以高级特征为权重筛选低级特征语义信息后融合,提升模型检测能力。 2.1 出发点 在白细胞数据集中,白细胞识别任务面临多...
BiFPN(加权双向特征金字塔网络)是该论文中提出的一种用于高效多尺度特征融合的网络结构,其设计原理和优势如下: 2.1、BiFPN原理 2.1.1 加权特征融合 当融合不同分辨率的特征时,常见的方法是先将它们调整到相同分辨率然后相加,但这种方法没有区分不同输入特征的重要性。为了解决这个问题,提出为每个输入添加一个额外的权重...
这种结合了全局和局部特征的方法,有效地提升了模型对于不同尺寸和位置的目标的检测能力。 全局集中特征规范(GCR):在特征金字塔中引入了全局集中特征规范的概念,该策略利用自上而下的方式,使用从最深层的同层特征获得的视觉中心信息来调整前端浅层特征。这种方法强化了浅层特征的表达能力,使其能够受益于深层特征的全局...
AFPN(渐进式特征金字塔网络)是在特征金字塔和特征融合模块基础上的进一步创新和优化。 AFPN不仅采用了特征金字塔的多尺度特征表示理念,还引入了高效和创新的渐进式特征融合策略,特别是非邻近层次的直接特征融合和自适应空间融合操作。 自适应空间融合操作解决了特征融合过程中的信息冲突问题 ...
本文独家改进：高层筛选特征金字塔网络（HS-FPN），在小目标检测领域发挥关键作用，显著提升模型对于不同尺度特征的表达能力，从而助力精准小目标检测。在BCCD医学数据集上，HS-FPN展现出卓越性能，实现爆炸式提升。MFDS-DETR模型 该模型由论文提出，旨在优化白细胞检测过程，解决传统方法的局限性。HS-FPN作为...
具体地,通过密集连接(dense feature pyramid network,DFPN)改进特征金字塔网络实现多尺度高层语义特征提取与融合,增强特征传播与特征重用;此外,针对海洋涡旋密集分布的特点,改进旋转区域卷积神经网络(rotational region convolutional neural network,R^(2)CNN),提出多尺度RoI Align机制,实现特征的语义保持和空间信息的完整...
一、 AFPN 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv8 代码实践改进 多尺度特征对于在目标检测任务中对具有尺度方差的目标进行编码非常重要。多尺度特征提取的常见策略是采用经典的自上而下和自下而上的特征金字塔网络。然而,这些方法会遭受特征信息的丢失或退化,从而损害非相邻级别的融合效果。本文提出了一种渐近特征金字塔...
检测算法以PSENet为基础网络,采用特征增强模块FEM来增加模型的接受域,并改进空洞卷积的特征金字塔模型来增强多支路深层语义信息的融合能力.文本识别部分在CRNN模型中采用... 胡高丽,文成玉 - 《成都信息工程学院学报》 被引量: 0发表: 2022年 基于深度金字塔注意力和特征融合的自然场景文本检测方法 本发明提供了一种基...
超强涨点神器:特征金字塔!19种改进方法和源码全面汇总#人工智能 #深度学习 #特征金字塔 #多尺度融合 #计算机视觉 - AI论文炼dan师于20240122发布在抖音,已经收获了13.2万个喜欢,来抖音,记录美好生活!