一、本文介绍
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，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。
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二、HS-FPN原理
2.1 HS-FPN的基本原理
HS-FPN（High-level Screening-feature Fusion Pyramid Networks）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。
HS-FPN的结构如下图所示，包括两个主要组成部分：
1. 特征选择模块：该模块利用通道注意力（CA）和维度匹配（DM）机制对不同尺度的特征图进行筛选。通过池化操作（如全局平均池化和全局最大池化）和权重计算，该模块有效地提取了每个通道中的重要信息。
2. 特征融合模块：该模块通过选择性特征融合（SFF）机制将筛选后的低级特征和高级特征结合起来。高级特征扩展后，通过双线性插值或转置卷积进行尺度调整，然后与低级特征融合，从而增强模型对白细胞特征的表达能力。
总的来说，HS-FPN通过这两个模块协同工作，有效地解决了白细胞检测中的多尺度问题，提高了检测的准确性和鲁棒性。
2.2 SSF模块
选择性特征融合（Selective Feature Fusion, SFF）是HS-FPN网络中的一个关键组件，它的主要作用是融合不同尺度的特征图。SFF通过使用高级特征作为权重来过滤低尺度特征中的重要信息。在这个过程中，高级特征经过转置卷积和双线性插值操作进行尺度调整，以匹配低尺度特征的尺寸。然后，利用高级特征作为注意力权重，筛选出低尺度特征中有用的信息。这种融合方法能够有效地结合高级特征的语义信息和低尺度特征的细节信息，从而提高模型在处理多尺度问题时的性能。
下图为大家展示了SFF模块的框架结构：
给定一个输入高级特征
和一个输入低尺度特征
，高级特征首先使用一个大小为2，核大小为3x3的转置卷积（T-Conv）进行扩展，得到特征大小
。
然后，为了统一高级特征和低尺度特征的维度，作者使用双线性插值来向上或向下采样高级特征，得到特征
。接下来，使用CA模块将高级特征转换为相应的注意力权重，以过滤低尺度特征，在获得具有相同维度的特征后。
最后，将过滤后的低尺度特征与高级特征融合，以增强模型的特征表示，并得到
。方程（1）和（2）说明了特征选择的融合过程：
