YOLOv10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

一、本文介绍

本文将HS-FPN结构融入YOLOv10 以优化目标检测网络模型HS-FPN借助通道注意力机制及独特的多尺度融合策略,有效应对目标尺寸差异及特征稀缺问题。在YOLOv10中应用HS - FPN时,其利用高级特征筛选低级特征,增强特征表达,助力模型精准定位和识别目标,减少因尺度变化及特征不足导致的检测误差,显著提升YOLOv10在各项检测任务中的准确性与稳定性。


专栏目录:YOLOv10改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

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文章目录

  • 一、本文介绍
  • 二、HS-FPN介绍
    • 2.1 出发点

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