爆改yolov8|AIFI (尺度内特征交互）助力YOLOv8 ,轻量化模型

1，本文介绍

AIFI模块（Adaptive Information Fusion Integration Module）是一种旨在提升神经网络处理复杂任务能力的技术模块。其主要目的是通过灵活的特征融合方法来优化信息处理和任务表现。

核心特点：

1. 自适应信息融合：AIFI模块能够根据输入数据和任务需求，动态调整特征融合的策略。这种自适应机制使得网络能够更有效地结合来自不同来源的信息，改善对复杂数据的理解和处理能力。

2. 多模态融合：该模块设计用于处理多模态数据，通过有效融合来自不同模态的信息（如图像、文本、音频），提升模型对多种类型数据的综合处理能力。

3. 增强模型表现：通过优化特征融合方式，AIFI模块能够显著提升模型在各种任务中的表现，包括分类、检测、生成等。

应用场景：

• 计算机视觉：在多模态图像分析和多任务学习中，AIFI模块可以有效融合来自不同传感器或图像来源的信息。
• 自然语言处理：在处理结合文本和图像的任务时（如图文检索和视觉问答），AIFI模块能够提供更加丰富和准确的信息融合。
• 多模态学习：适用于需要整合不同类型数据（如视频分析结合音频和文本）的应用。

总的来说，AIFI模块通过自适应的信息融合方法，增强了模型的综合处理能力，使其在处理复杂和多模态数据时表现更加出色。

关于AIFI的详细介绍可以看论文：http://file///C:/Users/shaoqi.sun/Desktop/RT-DETR.pdf

本文将讲解如何将AIFI融合进yolov8

话不多说，上代码！

2， 将AIFI融合进yolov8

2.1 步骤一

最新版本的yolov8已更新，AIFI在源码中位置为ultralytics/nn/modules/transformer.py，不用复制添加，

只需要复制下面的yaml文件运行即可

import torch
import torch.nn as nn
 
class TransformerEncoderLayer(nn.Module):
    """Defines