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本文给大家带来的改进机制是轻量级跨尺度特征融合模块CCFM(Cross-Scale Feature Fusion Module)其主要原理是:将不同尺度的特征通过融合操作整合起来,以增强模型对于尺度变化的适应性和对小尺度对象的检测能力。我将其复现在YOLOv8上,发现其不仅能够降低GFLOPs(成功添加之后,不引入任何其它模块GFLOPs降低至7.3),同时精度上也有很大幅度的提升mAP大概能够提高0.05左右,相对于BiFPN也有一定幅度的上涨。
适用检测目标:所有的目标检测均有一定的提点
推荐指数:⭐⭐⭐⭐⭐
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