YOLOv9改进策略 | Neck篇 | 利用ASF-YOLO改进特征融合网络（附代码 + 修改教程 + 解析）

 一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是ASF-YOLO（发布于2023.12月份的最新机制）。这个模型通过结合空间和尺度特征，提高了在处理细胞图像时的准确性和速度。在实验中，ASF-YOLO在2018年数据科学竞赛数据集上取得了卓越的分割准确性和速度，达到了0.91的box mAP（平均精度），0.887的mask mAP，以及47.3 FPS的推理速度，效果非常的好，同时欢迎大家订阅本专栏，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。

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、ASF-YOLO的框架原理

2.1 尺度序列特征融合（SSFF）模块

2.2 三重特征编码器（TFE）模块

2.3 通道和位置注意力机制（CPAM）

三、ASF-YOLO的核心代码

四、手把手教你添加ASF-YOLO

4.1 ASF-YOLO添加步骤

4.1.1 修改一

4.1.2 修改二

4.1.3 修改三 

4.1.4 修改四

五、ASF-YOLO文件和运行记录

5.1 yaml版本一(推荐)

5.2 yaml版本二