YOLOv9改进策略 | Neck篇 | 轻量级跨尺度特征融合模块CCFM助力YOLOv9有效涨点（附详细修改教程）

  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YOLOv9上，发现其不仅能够降低GFLOP和Param，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，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家，同时本专栏目前改进基于yolov9.yaml文件，后期如果官方放出轻量化版本，专栏内所有改进也会同步更新，请大家放心。

  欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！  

推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐

专栏地址：YOLOv9有效涨点专栏-持续复现各种顶会内容-有效涨点-全网改进最全的专栏 

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

三、CCFM的核心代码

四、手把手教你添加CCFM

4.1 CCFMyaml文件版本1 

4.2 CCFMyaml文件版本2

五、完美运行截图