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。(2...
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作为核心组件，实现多级特征融合，通过高级特征筛选和信息合并，增强模型对不同大小目标的识别能力。架构分解 骨干网**：作为基础，提取原始图像特征，如ResNet或VGG。HS-FPN**：关键模块，通过多尺度特征融合处理白细...
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。(2...