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...
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合并，有效解决了白细胞检测过程中目标尺度差异的问题...
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...
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...
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...
ChannelAttention_HSFPN, ELA_HSFPN, CA_HSFPN, CAA_HSFPN, DySample, CARAFE, CAA, ELA, CAFM, AFGCAttention, EUCB, ContrastDrivenFeatureAggregation, FSA}: c2 = ch[f] args = [c2, *args] # print(args) elif m in {SimAM, SpatialGroupEnhance}: c2 = ch[f] elif m is ContextGuidedBlock...
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。
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...
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) self.dsb_conf.setSingleStep(0.01) ...