On our self-constructed power operation dataset, the HS-YOLO algorithm achieved a mAP of 87.2%, which is a 3.5% improvement compared to YOLOv5. Particularly, the dataset's AP for detecting small objects such as cuffs, necklines, and safety belts is improved by 10.7%, 5.8%...
HS-FPN的结构如图2所示,包括两个主要组成部分: 特征选择模块; 特征融合模块。 4.HS-FPN二次创新到YOLO11 源码: YOLO11涨点优化:FPN涨点篇 |多级特征融合金字塔(HS-FPN),助力小目标检测| 2024年最新论文-CSDN博客 4.1 改进结果可视化 实验结果如下: 原始mAP50为0.633 提升至0.641 YOLO11-HSFPN summary (fused...
The HS-YOLO algorithm is illustrated in Figure 1. Figure 1. Network structure of the HS-YOLO algorithm. The HS-YOLO algorithm introduces HRNet [28] and sub-pixel convolution [29] to target small objects in power operation scenes. Figure 1 illustrates the network architecture partitioned into...
YOLOv8的独家原创改进——HSFPN主要实现了以下功能：显著提升小目标检测能力：HSFPN通过多级特征融合，显著提升了模型对于不同尺度特征的表达能力，特别是在小目标检测领域发挥了关键作用，助力实现精准的小目标检测。增强模型对不同大小目标的识别能力：作为MFDSDETR模型的核心组件，HSFPN通过高级特征筛选和信息...
yolov8 代码引入 # 定义HSFPN通道注意力机制类classHSFPNChannelAttention(nn.Module):def__init__(self, in_planes, ratio=4, flag=True):super(HSFPNChannelAttention, self).__init__()# 自适应平均池化,将输入特征图变为1x1self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)# 自适应最大池化,将输入特征图变...
具体改进方法可访问如下地址: YOLOv5改进 | Neck篇 | 2024.1最新MFDS-DETR的HS-FPN改进特征融合层(轻量化Neck、全网独家首发),点击此处即可跳转 (大家如有任何问题,随时通过链接到CSDN我的个人主页私信我咨询,看到都会在第一时间回复大家,知乎可能回复的比较慢)...
Figure 3.Representation of the structure of APHS-YOLO. In general, the lightweight modules (CSPPC, AKConv, HSFPN) reduce the size of the model and increase the speed of detection, so that the model can be mounted without relying on expensive equipment, which reduces the cost of the equip...
精准反馈,高效沟通 我知道了查看详情 暴帅版反派小学生 @Hs_Yolo 暴帅版反派小学生 暂无简介 关注私信 0 Stars 1 Watches 0 Followers 0 Following 暴帅版反派小学生的个人主页 / Stars Stars星选集关注的星选集 所有star的仓库都会放在这里。可以根据需求创建不同的星选集来管理它们。
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。
YOLO11源码地址:https://github.com/ultralytics/ultralytics 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,以进一步提升性能和灵活性。YOLO11设计快速、准确且易于使用,使其成为各种物体检测和跟踪、实例分割、图像分类以及姿态估计任务的绝佳选择。