YOLOv8用ASFF替代传统特征融合：自适应选择有效特征，遮挡场景AP+4.5%

前阵子做智慧工地的安全帽佩戴检测项目时，遇到一个棘手问题：工人扎堆作业时（比如3人并排施工），被遮挡的安全帽（只露1/3轮廓）检测AP一直卡在63%——翻了YOLOv8的特征融合代码才发现，传统PANet用“简单加权求和”融合多尺度特征，不管特征有效与否都“一刀切”叠加，导致遮挡区域的弱特征被强特征淹没，模型根本分不清“遮挡的安全帽”和“背景”。

后来用ASFF（自适应空间特征融合）替代传统特征融合，没改Backbone和Head，也没调整Loss，仅优化了特征融合逻辑，遮挡场景AP直接冲到67.5%，整体检测FPS只降了1.8帧，参数量仅增加3.2%。这篇文章就从实战角度，把“ASFF的核心逻辑、YOLOv8改造细节、实测效果”讲透，全是能直接复现的干货，看完你也能搞定遮挡场景的检测痛点。

一、先搞懂：YOLOv8传统特征融合的“致命缺陷”

YOLOv8的特征融合依赖PANet（路径聚合网络），核心是“自顶向下+自底向上”的特征传递，再通过加权求和融合不同尺度特征——这种方式在无遮挡场景下表现不错，但面对遮挡、小目标等复杂场景时，问题就暴露了。

1.1 传统特征融合的3个核心问题

（1）“平均主义”融合，无效特征干扰有效特征

传统融合是“所有尺度特征按固定权重相加”，比如把20x20（大目标强特征）、40x40（中目标特征）、80x80（小目标/遮挡目标弱特征）的特征图，直接加权求和后传入检测Head。遮挡场景中，遮挡目标的弱特征会被大目标的强特征“盖过去”，模型根本无法识别。

比如检测扎堆的安全帽：未遮挡的安全帽在20x20特征图