融合ASFF的YOLOv8检测头改进策略分析

引言

在目标检测领域，YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效性和准确性而备受关注。YOLOv8作为该系列的最新版本，继承了前代的优良特性，并在多个方面进行了优化。然而，为进一步提升其检测性能，特别是在处理不同尺度目标时的鲁棒性，研究者们不断探索新的改进方法。本文将介绍一种基于ASFF（Adaptive Spatial Feature Fusion）的YOLOv8检测头改进方案，通过引入自适应空间特征融合机制，增强模型对多尺度目标的检测能力。

ASFF原理

特征金字塔

ASFF首先构建一个特征金字塔，包含不同尺度的特征图。这些特征图通过下采样或上采样操作，使得它们具有相同的空间维度，为后续的特征融合做好准备。

import torch
import torch.nn as nn
import