AFPN的核心思想是通过引入一种渐近的特征融合策略,将底层、高层和顶层的特征逐渐整合到目标检测过程中。这种渐近融合方式有助于减小不同层次特征之间的语义差距,提高特征融合效果,使得检测模型能更好地适应不同层次的语义信息。 主要改进机制: 1. 底层特征融合:AFPN通过引入底层特征的逐步融合,首先融合底层特征,接着深...
AFPN = 多尺度特征金字塔 + 非邻近层次的直接特征融合 + 自适应空间融合操作 什么是AFPN? AFPN(渐进式特征金字塔网络)是在特征金字塔和特征融合模块基础上的进一步创新和优化。 AFPN不仅采用了特征金字塔的多尺度特征表示理念,还引入了高效和创新的渐进式特征融合策略,特别是非邻近层次的直接特征融合和自适应空间融合...
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...
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。
本文独家改进：高层筛选特征金字塔网络（HS-FPN），在小目标检测领域发挥关键作用，显著提升模型对于不同尺度特征的表达能力，从而助力精准小目标检测。在BCCD医学数据集上，HS-FPN展现出卓越性能，实现爆炸式提升。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...
关键词:YOLOv8, 结构重参数化, 渐进特征金字塔网络(AFPN), 道路目标, 注意力机制 1 研究动机 传统车辆检测模型对设备需求高、检测精度低及重叠目标漏检率高等问题。尽管研究在特定道路场景下的单一目标检测中取得良好效果, 但在面对复杂背景及尺度多变的道路多目标检测时, 其性能仍有待提升。
针对道路场景中目标尺度多变,复杂背景干扰导致检测精度低,漏检率高的问题,提出一种改进YOLOv8n的道路目标检测算法.引入多样化分支块(diverse branch block,DBB)构建C2fDBB模块,替代原算法中的C2f模块,增强网络多尺度特征提取能力.在路径聚合网络(path aggregation network,PANet)的基础上结合渐进特征金字塔网络(asymptotic...
YOLOv8网络模型中引入AFPN,首先通过结合两个 不同分辨率的低级特征来启动融合过程,然后将 高级特征纳入融合过程,最终融合主干的顶级特 征,可以避免非相邻层次之间存在较大的语义差 A距;引入深度可分离卷积模块,则可以降低模型 1参数量、模型大小,加快检测速度。
9【YOLOv8改进】BiFPN:加权双向特征金字塔网络 (论文笔记+引入代码)https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/136021981特征融合 10【YOLOv8改进】 AFPN :渐进特征金字塔网络 (论文笔记+引入代码).mdhttps://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/136025499特征融合 ...