涨点效果:在我自己的数据集上mAP50 由0.986涨到了0.989,mAP50-95由0.737涨到0.745,实现有效涨点! YoloV8改进策略:ASF-YOLO,结合了空间和尺度特征在小目标和密集目标场景有效涨点_attentional scale sequence fusion-CSDN博客jingjing.blog.csdn.net/article/details/135075455?spm=1001.2014.3001.5502 本文提出了一...
ASF-YOLO是一个基于YOLO的新型模型,专为细胞实例分割设计。它将注意力尺度序列融合(ASF)集成到YOLO框架中,提高了对细胞图像的检测和分割性能。ASF-YOLO包括尺度序列特征融合(SSFF)模块、三重特征编码器(TFE)模块和通道及位置注意力机制(CPAM),这些特性共同提升了模型的准确性。在细胞数据集上的评估表明,ASF-YOLO在...
此外,还引入了一个Channel and Position Attention Mechanism (CPAM),以整合SSFF和TPE模块,该机制专注于信息通道和空间位置相关的小物体,以改进检测和分割性能。在两个细胞数据集上的实验验证表明,本文提出的ASF-YOLO模型在分割准确性和速度方面均表现出色,在2018 Data Science Bowl数据集上达到了0.91的box mAP、0.887...
表1 显示了 ASF-YOLO 在 DSB2018 数据集上与其他经典和先进方法的性能比较,这些方法包括 Mask R-CNN [2]、Cascade Mask R-CNN [3]、SOLO [4]、SOLOv2 [5]、YOLACT [6]、Mask R-CNN with Swin Transformer backbone (Mask RCNN Swin T)、YOLOv5l-seg v7.0 [8] 和 YOLOv8l-seg [9]。 作者的...
ASF-YOLO是一个基于YOLO的新型模型,专为细胞实例分割设计。它将注意力尺度序列融合(ASF)集成到YOLO框架中,提高了对细胞图像的检测和分割性能。ASF-YOLO包括尺度序列特征融合(SSFF)模块、三重特征编码器(TFE)模块和通道及位置注意力机制(CPAM),这些特性共同提升了模型的准确性。在细胞数据集上的评估表明,ASF-YOLO在...
作者提出了一种新颖的注意力尺度序列融合基于YOLO框架(ASF-YOLO),该框架结合了空间和尺度特征,以实现精确快速的细胞实例分割。在YOLO分割框架的基础上,作者采用了尺度序列特征融合(SSFF)模块来增强网络的多尺度信息提取能力,并采用三特征编码器(TPE)模块将不同尺度的特征图进行融合,以增加详细信息。作者进一步引入了一...
简介:ASF-YOLO开源 | YOLOv5范式永不言败,SSFF融合+TPE编码+CPAM注意力,再战精度巅峰! 作者提出了一种新颖的注意力尺度序列融合基于YOLO框架(ASF-YOLO),该框架结合了空间和尺度特征,以实现精确快速的细胞实例分割。在YOLO分割框架的基础上,作者采用了尺度序列特征融合(SSFF)模块来增强网络的多尺度信息提取能力,并...
本文给大家带来的改进机制是ASF-YOLO(发布于2023.12月份的最新机制),其是特别设计用于细胞实例分割。这个模型通过结合空间和尺度特征,提高了在处理细胞图像时的准确性和速度。在实验中,ASF-YOLO在2018年数据科学竞赛数据集上取得了卓越的分割准确性和速度,达到了0.91
首先,在YOLOv8的基础架构上,加入一种注意尺度序列融合机制(Attentional Scale Sequence Fusion, ASF),该机制能够对不同尺度的特征图进行融合,从而获得更好的图像特征,提取出更丰富、更准确的特征信息。然后,对损失函数进行改进,引入Inner-IoU,通过辅助边框计算IoU损失,进一步提高算法的检测精度。实验结果表明,在VisDrone...
YOLOV8改进-Lightweight Shared Convolutional Detection Head(参数更少,计算量更少,推理速度更快) 魔傀面具 3925 0 RTDETR改进-介绍一种Neck层二次创新的思路(以Gold-YOLO与ASF-YOLO的二次创新为例) 魔傀面具 3151 0 YOLOV8改进-特征聚焦扩散金字塔网络Focusing Diffusion Pyramid Network 魔傀面具 4678 0 ...