【RT-DETR有效改进】 | Neck篇 | 利用ASF-YOLO改进特征融合层（适用于分割和目标检测）

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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）。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。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。

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