YOLOv11改进 | Neck篇 | 2024最新MFDS-DETR的HS-FPN改进yolov11特征融合层（全网独家首发）

已于 2024-11-10 12:46:01 修改
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： 人工智能 深度学习 计算机视觉 YOLO 目标检测 python YOLOv11
于 2024-11-10 01:46:15 首次发布
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一、本文介绍

本文给大家带来的最新改进机制是最近这几天发布的改进机制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：特征选择模块和特征融合模块，在本文的下面均会有讲解，这个结构是非常新颖的。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，在近期内我会对其进行更加轻量化和精度更高的二次创新，利用该结构参数量下降至181W，计算量降低至5.7GFLOPs，本文结构为我独家复现，全网目前无第二份大家可以抓紧使用。

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专栏回顾：YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备

目录

 一、本文介绍

二、HS-FPN原理

2.1  HS-FPN的基本原理

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YOLOv11改进策略【Neck】| HS-FPN：高级筛选特征融合金字塔，加强细微特征的检测
Limiiiing的博客
01-07 2163
HS - FPN结构由特征选择模块和特征融合模块组成。特征选择模块中，CA模块先处理输入特征图，经池化激活函数确定各通道权重以过滤特征图DM模块再对不同尺度特征图降维；特征融合模块中，利用SFF机制以高级特征为权重筛选低级特征语义信息后融合，提升模型检测能力。
YOLOv8独家原创改进：FPN涨点篇 |多级特征融合金字塔（HS-FPN），助力小目标检测| 2024年最新论文
02-05 4824
高层筛选特征金字塔网络（HS-FPN），能够刷选出大小目标，增强模型表达不同尺度特征的能力，助力小目标检测
yolov11改进|特征融合金字塔HSFPN|小目标检测
qq_58467323的博客
10-31 2351
【代码】yolov11改进|特征融合金字塔HSFPN|小目标检测。
2024最新YOLOv8改进：HS-FPN融合层提升精度、降低参数的独家方案【附保姆级代码】
一键难忘的博客
11-08 2818
在YOLOv8的Neck部分，我们将标准的FPN替换为基于MFDS-DETR的HS-FPN层。MFDS-DETR是一个多尺度解码器，专注于减少特征维度并聚焦于目标特征提取，同时可以减少参数量。HS-FPN进一步融合多层次的空间特征，通过降维操作，避免过多卷积运算，从而降低了模型的计算复杂度。MFDS-DETR主要由一个多尺度解码器（Multi-Scale Decoder）和动态注意力模块（Dynamic Attention）组成。
【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
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
06-22 2003
在标准的医院血液检测中，传统过程需要医生使用显微镜从患者的血液显微图像中手动分离白细胞。然后，这些分离出的白细胞通过自动白细胞分类器进行分类，以确定血液样本中不同类型白细胞的比例和数量，从而辅助疾病诊断。这种方法不仅耗时费力，而且由于图像质量和环境条件等因素，容易出现错误，从而可能导致后续分类不正确和误诊。现代白细胞检测方法在处理具有较少白细胞特征的图像和不同白细胞规模差异方面存在局限性，导致大多数情况下结果不尽如人意。
YOLOv11改进 | Neck篇 | 利用Damo-YOLO的RepGFPN改进特征融合网络结构（含独家整理版本）
Snu77的博客
11-06 2039
本文给大家带来的改进机制是Damo-YOLO的RepGFPN重参数化泛化特征金字塔网络），利用其优化YOLOv11的Neck部分，可以在不影响计算量的同时大幅度涨点（亲测在小目标和大目标检测的数据集上效果均表现良好涨点幅度超级高！RepGFPN不同于以往提出的改进模块，其更像是一种结构一种思想(一种处理事情的方法)，RepGFPN相对于BiFPN和之前的FPN均有一定程度上的优化效果。YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备目录一、本文介绍二、GFPN的框架原理​编辑。
YOLOv8改进 | Neck篇 | 2024.1最新MFDS-DETR的HS-FPN改进特征融合层（降低100W参数，全网独家首发）
Snu77的博客
01-29 7408
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：特征选择模块和特征融合模块在本文的下面均会有讲解，这个结构是非常新颖的，代码仅仅更新了三天。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，在近期内我会对其进行更加轻量化和精度更高的二次创新，
YOLOv8改进 | Neck篇 | 2024.1最新MFDS-DETR的HS-FPN改进特征融合层
走向CTO的路上...
08-31 1700
HS-FPN（Hierarchical Feature Selection and Fusion Neck）是2024年1月提出的最新轻量级颈部网络结构，它是在MFDS-DETR的基础上改进而来，旨在进一步降低模型参数量和计算复杂度，同时提升模型性能。HS-FPN在YOLOv8模型中得到了成功应用，取得了显著的效果。HS-FPN是一种轻量级且高效的颈部网络结构，它能够显著降低模型参数量和计算复杂度，同时提升模型性能。HS-FPN在YOLOv8模型中得到了成功应用，取得了显著的效果。
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）
Snu77的博客
04-19 2949
到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv9改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的平均质量分98分，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~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​​​​​​​。
YOLOv5改进 | 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）
Snu77的博客
02-03 2570
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。特征选择模块和特征融合模块，在本文的下面均会有讲解，这个结构是非常新颖的，代码仅仅更新了三天。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，在近期内我会对其进行更加轻量化和精度更高的二次创新，利用该结构参数量下降至197W，计算量降低至7.0GFLOPs，
YOLOv9改进策略【Neck】| 使用CARAFE轻量级通用上采样算子
Limiiiing的博客
09-08 1282
CARAFE内容感知的特征重新组合。
一种创新的白细胞检测方法：多级特征融合与变形自注意力DETR（MFDS-DETR）
小鹏AI
01-08 3706
作者的创新模型使用高级特征作为权重来过滤低级特征，将过滤后的特征与高级特征融合，从而显著增强模型检测效果。在标准的医院血液检查中，传统的流程需要医生通过显微镜手动从患者的血液显微图像中分离白细胞，然后通过自动白细胞分类器对分离的白细胞进行分类，以确定血样中不同类型白细胞的数量和体积，从而帮助疾病诊断。在随后的比较实验部分，作者将作者专门设计的MFDS-DETR模型与其他先进的白细胞目标检测模型进行了对比，使用的数据集有三个，分别是WBCDD、LISC和ALL-IDB，以证明作者模型的有效性和泛化能力。
YOLOv11改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet配合HSFPN助力yolov11有效涨点（教你如何融合创新点）
最新发布
Snu77的博客
11-16 1561
本文给大家带来的最新改进机制是华为VanillaNet主干配合HSFPN实现融合涨点，这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验， 其中的HSFPN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。特征选择模块和特征融合模块，在本文的下面均会有讲解，这个结构是非常新颖的。其可以起到特征选择的作用，我将其融合在一起，大家可以复制过去在其基础上配合我的损失函数，然后再加一个检测头如果在你的数据上有涨点效果大家就可以开始撰写论文了。
YOLOv9/YOLOv8算法改进【NO.103】引入YOLOv9提出模块RepNCSPELAN模块，亲测有效
m0_70388905的博客
03-10 1267
引入YOLOv9提出模块RepNCSPELAN模块，亲测有效
RTDETR改进专栏(包含RTDETR、YOLOV5-DETR、YOLOV8-DETR)
qq_37706472的博客
01-28 3万+
RTDETR改进专栏(性价比高，创新度高)，目前RTDETR改进已经有240+个改进点！
YOLOv5独家涨点技巧：FPN涨点篇 | 高层筛选特征金字塔网络（HS-FPN），助力医学、小目标检测 | 2024年最新论文
02-05 2664
在BCCD医学数据集和私有多个数据集实现暴力涨点。
YOLOV8V10改进系列指南
热门推荐
qq_37706472的博客
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YOLOV8V10改进系列指南，仅仅69.9包含YOLOV8、YOLOV10的两个主流模型改进方案、含有270+种改进的集合，且含有多种二次创新和原创改进！
特征融合篇 | YOLOv8改进之将Neck网络更换为多级特征融合金字塔HS-FPN | 助力小目标检测
突然好想你
04-10 2374
HS-FPN（Hierarchical Scale Feature Pyramid Network）是一种用于目标检测任务的网络结构。它是在传统的Feature Pyramid Network（FPN）基础上进行改进的。本文所作的改进是将YOLOv8的Neck网络更换为多级特征融合金字塔HS-FPN。🌈
RT-DETR算法优化改进: FPN涨点篇 | 多级特征融合金字塔（HS-FPN），助力小目标检测| 2024年最新论文
02-05 2741
高层筛选特征金字塔网络（HS-FPN），能够刷选出大小目标，增强模型表达不同尺度特征的能力，助力小目标检测
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