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...
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...
HS-FPN(Hierarchical Scale-based Feature Pyramid Network)是一种用于多尺度特征融合的网络结构,旨在解决白细胞图像中的多尺度挑战,从而提高模型对白细胞的准确识别能力。HS-FPN包括两个主要组件:特征选择模块和特征融合模块。 特征选择模块:在特征选择模块中,不同尺度的特征图经过筛选过程。这个过程有助于选择高级和低...
HS-FPN(Hierarchical Scale-based Feature Pyramid Network)是一种用于多尺度特征融合的网络结构,旨在解决白细胞图像中的多尺度挑战,从而提高模型对白细胞的准确识别能力。HS-FPN包括两个主要组件:特征选择模块和特征融合模块。 特征选择模块:在特征选择模块中,不同尺度的特征图经过筛选过程。这个过程有助于选择高级和低...
HS-FPN(Hierarchical Scale-based Feature Pyramid Network)是一种用于多尺度特征融合的网络结构,旨在解决白细胞图像中的多尺度挑战,从而提高模型对白细胞的准确识别能力。HS-FPN包括两个主要组件:特征选择模块和特征融合模块。 特征选择模块:在特征选择模块中,不同尺度的特征图经过筛选过程。这个过程有助于选择高级和低...
HS-FPN**：关键模块，通过多尺度特征融合处理白细胞尺度差异问题。编码器**：整合多尺度可变形自注意力模块，优化特征提取。解码器**：预测白细胞位置与类别，利用自注意与交叉可变形注意机制。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...
【天线&空中农业】草莓果实检测系统源码&数据集全套:改进yolo11-HSFPN. Contribute to Qunmasj-Vision-Studio/strawberry.00120 development by creating an account on GitHub.
AFPN_P345和AFPN_P2345类则是整个网络的顶层结构,负责接收输入特征图并通过卷积和主体模块进行处理,最终输出处理后的特征图。它们的构造函数中初始化了卷积层,并在forward方法中定义了数据的流动。 此外,BlockBody_P345_Custom和BlockBody_P2345_Custom类允许用户自定义块的类型,通过传入不同的块类型来替换默认的Ba...
【运动的&高尔夫球】高尔夫球检测系统源码&数据集全套:改进yolo11-CA-HSFPN. Contribute to Qunmasj-Vision-Studio/Golf-Ball-Detection77 development by creating an account on GitHub.
芒果植株病害检测系统源码和数据集:改进yolo11-ELA-HSFPN-TADDH. Contribute to Qunmasj-Vision-Studio/Plant-Diagnosis-5--Mango-and-Family-209 development by creating an account on GitHub.