【YOLO11改进 - 特征融合】 HS-FPN ：用于处理多尺度特征融合的网络结构,降低参数

最新推荐文章于 2025-02-12 08:34:33 发布
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分类专栏： YOLO11创新改进涨点与实战案例 文章标签： 神经网络 YOLO yolov11 计算机视觉 cnn
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YOLOv11目标检测创新改进与实战案例专栏

文章目录： YOLOv11创新改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例

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介绍

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摘要

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࿰

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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 4819
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
【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 1995
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 2118
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 1688
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。
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 2807
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。
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。
YOLOv9/YOLOv8算法改进【NO.122】 借鉴使用MFDS-DETR的高水平筛选特征融合金字塔HS-FPN改进优化YOLO中的特征融合网络
m0_70388905的博客
04-27 574
高水平筛选特征融合金字塔HS-FPN改进YOLO
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 2363
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。🌈
YOLOv11改进 | 检测头篇 | 利用AFPN辅助YOLOv11检测头进行特征融合识别（全网独家创新）
Snu77的博客
11-08 2451
本文给大家带来的最新改进机制是利用AFPN（渐近特征金字塔网络）来优化检测头，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。本文在AFPN的结构基础上，为了适配YOLOv11改进AFPN结构，同时将AFPN融合到YOLOv11中(因为AFPN需要四个检测头，我们只有三个，下一篇文章我会出YOLOv11适配AFPN增加小目标检测头)
西红柿叶片病害检测图像分割系统源码和数据集：改进yolo11-ELA-HSFPN.zip
02-10
西红柿叶片病害检测图像分割系统源码和数据集：改进yolo11-ELA-HSFPN
YOLOv11改进策略【Neck】| GFPN 超越BiFPN 通过跳层连接和跨尺度连接改进v11颈部网络
Limiiiing的博客
10-16 1262
本文记录的是利用颈部结构优化YOLOv11的目标检测网络模型。利用改进后的颈部网络，通过跳层连接，避免了在进行反向传播时的梯度消失问题，并且引入跨尺度连接，可以实现不同级别和层次的特征充分融合，获取足够的高层语义信息和低层空间信息交换，从而在大规模变化场景下提高检测性能。GIRAFFEDET: A HEAVY-NECK PARADIGM FOR OBJECT DETECTION-GFPN包含了上述的跳层连接（dense-link和log2nlog _{2} nlog2​n-link）以及跨尺度连接（Quee
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）
Snu77的博客
11-10 2335
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。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197W，计算量降低至7.0GFLOPs，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。
yolov11改进|特征融合金字塔HSFPN|小目标检测
qq_58467323的博客
10-31 2315
【代码】yolov11改进|特征融合金字塔HSFPN|小目标检测。
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）
Snu77的博客
11-16 1547
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。
YOLOv8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
02-12 525
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。
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 2735
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
用于医学图像分割的级联注意解码多尺度分层视觉转换器
qq_45745941的博客
03-31 777
结合现有的预测图创建新的预测图。因此，我们将来自网络不同阶段的所有预测映射作为输入，并将使用n个预测映射的2的n次方−1个非空子集生成的预测映射的损失汇总。例如，如果一个网络产生4个预测图，我们的多阶段特征混合损失聚合总共产生2的4次方−1 = 15个预测图，其中包括4个原始图。算法1给出了生成新的预测图和损失聚合的步骤。从骨干网的四个不同阶段提取层次特征，并将这些特征传递给各自的并行解码器。将第一个骨干网的跳过连接添加到第二个骨干网的跳过连接。使用了最新的SOTA 之一MaxViT。
大卷积核+多尺度特征 SOTA 结肠息肉分割/医学图像分割 MKDCNet [Tensorflow+Keras实现]
weixin_42723174的博客
07-21 2874
使用大卷积核和多尺度特征的结肠息肉分割/细胞核分割/医学图像分割网络 Tensorflow+Keras实现，来自论文Automatic Polyp Segmentation with Multiple Kernel Dilated Convolution Network，根据官方Pytorch源码编写。
yolov11的多尺度特征融合
最新发布
05-16
为了更好地处理跨尺度的目标检测问题，YOLOv11 或将继续借鉴 FPN(Feature Pyramid Network)[^2]的思想或者其衍生版本(比如 HS-FPN)，构建一个多分支路径网络结构用于逐级传递上下文信息: - 自顶向下(top-down ...
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