YOLOv11改进 | 检测头改进篇 | 利用ASFF改进YOLOv11检测头，自适应空间特征融合模块，在所有的目标检测上均有大幅度的涨点效果

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目录

一、ASFF模块介绍

ASFF网络结构图： 

ASFF的创新点主要包括：

作用

原理

优势

二、核心代码

三、手把手教你添加v11Detect_ASFFHead检测头模块

1.首先在ultralytics/nn/newsAddmodules创建一个.py文件

2.在ultralytics/nn/newsAddmodules/__init__.py中引用

3.修改task.py文件

修改一：

修改二：

修改三：

修改四： 

四、创建ASFF_Detect检测头yaml配置文件

创建yaml文件：

 正常运行：

五、本文总结

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一、ASFF模块介绍

摘要：金字塔形特征表示是解决对象检测中比例变化挑战的常见做法。然而，不同特征尺度之间的不一致是基于特征金字塔的单发检测器的主要限制。在这项工作中，我们提出了一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略，称为自适应空间特征融合 （ASFF）。它学