RT-DETR改进策略【Neck】| ASF-YOLO 注意力尺度序列融合模块改进颈部网络，提高小目标检测精度
一、本文介绍 本文记录的是利用ASF-YOLO提出的颈部结构优化RT-DETR的目标检测网络模型。将RT-DETR的颈部网络改进成ASF-YOLO的结构，==使模型能够有效的融合多尺度特征，捕获小目标精细信息，并根据注意力机制关注小目标相关特征，显著提高模型精度。== 专栏目录：RT-DETR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.....
YOLOv11改进策略【Neck】| ASF-YOLO 注意力尺度序列融合模块改进颈部网络，提高小目标检测精度
一、本文介绍 本文记录的是利用ASF-YOLO提出的颈部结构优化YOLOv11的目标检测网络模型。将YOLOv11的颈部网络改进成ASF-YOLO的结构，==使模型能够有效的融合多尺度特征，捕获小目标精细信息，并根据注意力机制关注小目标相关特征，显著提高模型精度。== 专栏目录：YOLOv11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.....
【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
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，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.....
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