Sequence

(YOLO)框架（ASF-YOLO），该框架结合了空间和尺度特征，以实现准确且快速的细胞实例分割。

该框架建立在YOLO分割框架之上，采用Scale

Sequence

(SSFF)模块增强网络的多尺度信息提取能力，并使用Triple

Feature

(TPE)模块融合不同尺度的特征图以增加详细信息。

此外，还引入了一个Channel

and

(CPAM)，以整合SSFF和TPE模块，该机制专注于信息通道和空间位置相关的小物体，以改进检测和分割性能。

在两个细胞数据集上的实验验证表明，本文提出的ASF-YOLO模型在分割准确性和速度方面均表现出色，在2018

Data

论文：《ASF-YOLO：一种基于注意尺度序列融合的细胞实例分割YOLO模型》

Only

Once（YOLO）框架（ASF-YOLO），该框架结合了空间和尺度特征，用于准确快速的细胞实例分割。

在YOLO分割框架的基础上，我们采用尺度序列特征融合（SSFF）模块增强网络的多尺度信息提取能力，并采用三重特征编码器（TPE）模块融合不同尺度的特征图以增加详细信息。

我们进一步引入通道和位