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YoloV8改进策略:全新特征融合模块AFPN,更换YoloV8的Neck_yolov8 fpn 改为afpn

yolov8 fpn 改为afpn

摘要

目标检测中的特征金字塔结构,包括FPN和PAFPN,这两种结构都可以应用于一阶段和二阶段方法中,以提高目标检测的性能。FPN是最常用的特征金字塔结构,用于解决尺度变化问题,而PAFPN则通过增加自下而上的路径来补偿平均精度的不足。

本文提出了新型的特征金字塔网络(AFPN),旨在支持非相邻级别的直接交互,提高目标检测任务的性能。AFPN通过融合两个相邻的低级别特征,并以渐近方式将更高级别的特征纳入融合过程中,避免了非相邻级别之间的语义鸿沟。此外,

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