今天给大家推荐一个好发二区及以上的思路：YOLO+多尺度特征融合！
一方面，两者结合，优势互补，在显著提升模型检测精度、鲁棒性的同时，还能优化计算资源！具体来说，多尺度特征融合，能整合不同空间尺度的特征信息，使模型更好地适应不同尺度的目标，而这正是YOLO的缺陷所在。且其强大的多层次特征提取能力，也使信息提取更加高效。比如代表模型YOLO-MS，不仅性能远超SOTA，参数量也直降50％！
另一方面，相比以往YOLO魔改卷生卷死，该思路目前还在发展期；这种结合，也使得YOLO能够应用到更多元的场景中……这些都给我们论文创新，提供了广阔的空间。
为让大家能够紧跟领域前沿，找到更多idea启发，早点发出自己的文章，我给大家准备了10种创新思路，原文和源码都有！
扫描下方二维码，回复「YOMF」
免费获取全部论文合集及项目代码
论文：LSM-YOLO: A Compact and Effective ROI Detector for Medical Detection
内容
该论文介绍的LSM-YOLO是一种新型的医学图像检测模型，它通过结合轻量级自适应提取（LAE）和多路径旁路特征匹配（MSFM）模块来增强特征提取和融合能力，尤其擅长检测医学图像中的小目标。该模型在胰腺肿瘤、血细胞和脑肿瘤数据集上表现出色，具有参数少、计算成本低的优点，适合实时医学图像处理，并在多个医学图像检测任务中展现出良好的泛化能力和实用性。
论文：CAF-YOLO:A Robust Framework for Multi-Scale Lesion Detection in Biomedical Imagery
内容
该论文介绍的CAF-YOLO是一种基于YOLOv8架构的医学目标检测框架，它通过结合卷积神经网络（CNN）和变换器（Transformer）的优势，提出了一种注意力和卷积融合模块（ACFM）以及多尺度神经网络（MSNN），以增强全局和局部特征的建模能力，并改善多尺度信息聚合，BCCD和LUNA16等广泛使用的医学图像数据集上表现出色，特别是在检测和精确定位生物医学图像中的微小病变方面。
扫描下方二维码，回复「YOMF」
免费获取全部论文合集及项目代码
论文：YOLO-MS:Rethinking Multi-Scale Representation Learning for Real-time Object Detection
内容
该论文提出的YOLO-MS是一种高效且性能优越的实时目标检测器，其核心设计基于对不同核大小的卷积如何影响不同尺度目标检测性能的研究。该研究提出了一种新策略，能显著增强实时目标检测器的多尺度特征表示，在不依赖其他大规模数据集或预训练权重的情况下，在MS COCO数据集上从头开始训练，并在参数和浮点运算（FLOPs）相当的情况下，超越了包括YOLO-v7和RTMDet在内的最新实时目标检测器。
论文：YOLO-MED : Multi-Task Interaction Network for Biomedical Images
内容
该论文提出的YOLO-MED是一个高效的端到端多任务网络，用于生物医学图像中的目标检测和语义分割。该模型采用共享编码器和两个特定任务的解码器，并通过跨尺度任务交互模块实现不同任务之间的信息融合。YOLO-MED在Kvasir-seg数据集和私有生物医学图像数据集上表现出在准确性和速度之间的良好平衡，并验证了跨尺度任务交互模块在生物医学领域中信息融合的有效性。
扫描下方二维码，回复「YOMF」
免费获取全部论文合集及项目代码
