YOLOv9改进策略 | Neck篇 | 2024.1最新MFDS-DETR的HS-FPN改进特征融合层(轻量化Neck、全网独家首发)

本文详细介绍了HS-FPN(高阶筛选特征融合金字塔网络),一种针对白细胞检测的网络结构,解决多尺度挑战。HS-FPN由特征选择模块和特征融合模块组成,通过通道注意力和维度匹配筛选特征,SFF模块融合不同尺度特征,提高检测准确性和鲁棒性。教程包括HS-FPN的原理、核心代码、添加步骤以及yaml文件,旨在帮助读者理解和实践HS-FPN在YOLOv9中的应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是最近这几天最新发布的改进机制MFDS-DETR提出的一种HS-FPN结构,其是一种为白细胞检测设计的网络结构,主要用于解决白细胞数据集中的多尺度挑战。它的基本原理包括两个关键部分:特征选择模块特征融合模块。其可以起到特征选择的作用,非常适合轻量化的读者来使用,其存在二次创新和多次创新的机会,利用该结构参数量下降了约100W,本专栏每周更新3-5篇最新机制,更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家,同时本专栏目前改进基于yolov9.yaml文件,后期如果官方放出轻量化版本,专栏内所有改进也会同步更新,请大家放心。

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO! 

专栏地址:YOLOv9有效涨点专栏-持续复现各种顶会内容-有效涨点-全网改进最全的专栏 

目录

  一、本文介绍

二、HS-FPN原理

2.1  HS-FPN的基本原理

2.2  SSF模块

三、HS-FPN的核心代码

四、手把手教你添加HS-FPN 

4.1 HS-FPN添加步骤

4.1.1 修改一

4.1.2 修改二

4.1.3 修改三 

4.1.4 修改四

4.2 HS-FPN的yaml文件和训练截图

4.2.1 HS-FPN的yaml版本一(推荐)

4.2.2 H

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