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...
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...
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。
YOLOv8的改进:通过引入新的特征融合策略,如CA-HSFPN(Convolutional Attention-based Hybrid Feature Pyramid Network),CARAFE(Convolutional Attention-based Region Adaptive Feature Enrichment),以及CGAFusion(Convolutional Gated Attention Fusion),来提升模型的特征提取能力。
Neck:目标检测网络在BackBone和最后的输出层之间往往会插入一些层,比如Yolov4中的SPP模块、FPN+PAN结构 Prediction:输出层的锚框机制和Yolov3相同,主要改进的是训练时的回归框位置损失函数CIOU_Loss,以及预测框筛选的nms变为DIOU_nms 输入端创新 Yolov4对训练时的输入端进行改进,使得训练时在单张GPU上跑的结果也蛮好...
58【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】 HS-FPN :用于处理多尺度特征融合的网络结构,降低参数https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/139877859特征融合NECK 59【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】Slim-neck:目标检测新范式,既轻量又涨点https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/139878671特征融合NECK...
filterwarnings('ignore') from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': model = YOLO('yolov8-HSFPN.yaml') # model.load('yolov8n.pt') # 是否加载预训练权重,科研不建议大家加载否则很难提升精度 model.train(data=r'D:/Downloads/YOLOv8/datasets/data.yaml', # 如果大家任务是...
self.hs_conf.setObjectName("hs_conf") self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change) self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget) self.dsb_conf.setGeometry(QtCore.QRect(200, 100, 51, 22)) self.dsb_conf.setMaximum(1.0) ...
YOLOv8-seg的目标检测部分采用了特征金字塔网络(FPN)和路径聚合网络(PAN)的结合,这一结构通过多个卷积层和池化层对特征图进行处理和压缩,最终将其转换为目标检测结果。值得注意的是,YOLOv8-seg采用了一种基于无锚框(Anchor-Free)的检测方式。这种方法直接预测目标的中心点和宽高比例,避免了传统锚框方法中对锚框的...