YOLOv5改进 | Neck篇 | 添加CCFM轻量级跨尺度特征融合模块（RT-DETR结构改进v5）

 一、本文介绍

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YOLOv5上，发现其不仅能够降低GFLOP，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：⭐⭐⭐⭐⭐

专栏回顾：YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新

目录

 一、本文介绍

二、CCFM的框架原理

2.1、模型概览

2.2、高效混合编码器

2.3、IoU感知查询选择