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...
Backbone:使用的依旧是CSP的思想,将YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块,实现了进一步的轻量化,同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块; PAN-FPN:YOLOv8依旧使用了PAN的思想,不同的是YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了,同时也将C3模块替换为了C2f模块; Decoupled-Head:这一点源...
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...
4.2 加入GFPN FPN旨在对CNN骨干网络提取的不同分辨率的多尺度特征进行融合。上图给出了FPN的进化,从最初的FPN到PANet再到BiFPN。我们注意到:这些FPN架构仅聚焦于特征融合,缺少了块内连接。因此,我们设计了一种新的路径融合GFPN:包含跳层与跨尺度连接,见上图d。
YOLOv8的Neck部分利用了SPP(Spatial Pyramid Pooling)结构和FPN(Feature Pyramid Networks)技术。SPP能够提取多尺度的上下文信息,这对于检测不同尺寸的目标至关重要。而FPN采用了一个自顶向下的结构,将高层的语义信息传递到低层,从而实现了从粗到细的特征融合。
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...
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。
YOLOv8的Neck部分采用了SPP(Spatial Pyramid Pooling)和FPN(Feature Pyramid Networks)的结合,这在多尺度目标检测中尤为关键。SPP能够在不同尺度下提取有效的上下文信息,而FPN通过多尺度特征融合增强了模型对不同大小目标的检测能力。SPP通过最大池化操作捕获不同尺度的特征,而FPN则通过自顶向下和自底向上的路径加强了特...
特征增强网络: YOLOv8使用PA-FPN的思想,具体实施过程中将YOLOV5中的PA-FPN上采样阶段的卷积去除了,并且将其中的C3模块替换为了C2f模块。 检测头:区别于YOLOV5的耦合头,YOLOV8使用了Decoupled-Head 其它更新部分: 1、摒弃了之前anchor-based的方案,拥抱anchor-free思想。
特点:SAM比SE更小的速度损失即可带来不错的精度收益,CBAM将两者组合起来使用在多维度上执行注意力机制。 图示(上方为SE,下方为SAM): 2.3 特征融合 Skip connection FPN style:见下图(d) SFAM(尺度特征融合模块)–在SSD改进版本M2Det提出 M2Det整体思路的解析 ...