通常,像ResNet或VGG这样的预训练卷积神经网络(CNN)被用作骨干网。 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...
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...
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利用通道注意(Channel Attention,CA)模块来利用高级语义特征作为权重,以过滤低级特征。这种筛选后的特征与高级语义特征相加,实现了多尺度特征融合,从而提高了模型的特征表达能力。通过这种方式,HS-FPN能够更好地捕获白细胞图像的全面特征信息,从而提高白细胞检测的准确性和效率。 yolov8 代码引入 # 定义HSFPN通道...
HS-FPN的结构如下图所示,包括两个主要组成部分: 1. 特征选择模块:该模块利用通道注意力(CA)和维度匹配(DM)机制对不同尺度的特征图进行筛选。通过池化操作(如全局平均池化和全局最大池化)和权重计算,该模块有效地提取了每个通道中的重要信息。 2. 特征融合模块:该模块通过选择性特征融合(SFF)机制将筛选后的低级...
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...
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...
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。
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...
12、YOLOv11改进策略【Neck】| HS-FPN:高级筛选特征融合金字塔,加强细微特征的检测🌟 13、YOLOv11改进策略【Neck】| TPAMI 2024 FreqFusion 频域感知特征融合模块 解决密集图像预测问题🌟 14、YOLOv11改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构,强化小目标检测能力🌟 ...