YOLOv5改进 | Neck篇 | 利用ASF-YOLO改进特征融合层(适用于分割和目标检测)

2024-01-08 06:33:22

 一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是ASF-YOLO(发布于2023.12月份的最新机制),其是特别设计用于细胞实例分割。这个模型通过结合空间和尺度特征,提高了在处理细胞图像时的准确性和速度。在实验中,ASF-YOLO在2018年数据科学竞赛数据集上取得了卓越的分割准确性和速度,达到了0.91的box mAP(平均精度),0.887的mask mAP,以及47.3 FPS的推理速度,效果非常的好,这个结构本来是用于分割的,我将其移植到了目标检测的模型上,所以其可以适用于分割和目标检测,当然其它的领域也可以用但是对于分割的同学效果是最好的,目标检测领域也有一定涨点效果,同时欢迎大家订阅本专栏,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。

文章来源:https://blog.csdn.net/java1314777/article/details/135444329
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