特征融合篇 | YOLOv8改进之引入多尺度特征融合iAFF，提升小目标检测能力

前言：Hello大家好，我是小哥谈。迭代注意力特征融合（Iterative Attentional Feature Fusion，iAFF）是一种用于图像分类的深度学习模型。它使用了多个不同的卷积神经网络（CNN）模型来提取图像特征，并通过迭代注意力机制将这些特征进行融合，以提高分类准确率。具体来说，iAFF模型首先使用不同的CNN模型分别提取图像的特征向量，然后使用注意力机制对这些特征进行加权平均，以得到一个新的特征向量。这个新的特征向量再次被输入到CNN中进行分类，整个过程重复多次，直到达到预设的迭代次数或者分类准确率满足要求为止。声明：本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：【wpsshop博客】