前言：Hello大家好，我是小哥谈。小目标检测是计算机视觉领域中的一个研究方向，旨在从图像或视频中准确地检测和定位尺寸较小的目标物体。相比于常规目标检测任务，小目标检测更具挑战性，因为小目标通常具有低分辨率、低对比度和模糊等特点，容易被背景干扰或遮挡。本篇文章就给大家介绍如何在将YOLOv8的Neck网络更换为AFPN之后如何去添加小目标检测层。🌈      目录 🚀1.基础概念

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用今年新推出的AFPN（渐近特征金字塔网络）来优化检测头，AFPN的核心思想是通过引入一种渐近的特征融合策略，将底层、高层和顶层的特征逐渐整合到目标检测过程中。这种渐近融合方式有助于减小不同层次特征之间的语义差距，提高特征融合效果，使得检测模型能更好地适应不同层次的语义信息。本文在AFPN的结构基础上，为了适配YOLOv8改进AFPN结构，同时将AFPN

💡💡💡本文改进：渐近特征金字塔网络（AFPN），解决多尺度削弱了非相邻 Level 的融合效果。 AFPN |   亲测在多个数据集能够实现涨点，尤其在小目标数据集。  收录： YOLOv7高阶自研专栏介绍： http://t.csdnimg.cn/tYI0c ✨✨✨前沿最新计算机顶会复现 🚀🚀🚀YOLOv7自研创新结合，轻松搞定科研 🍉🍉🍉持续更新中，定期更

文章目录 摘要论文：《AFPN：用于目标检测的渐近特征金字塔网络》1、介绍2、相关工作3、渐进特征金字塔网络4、实验5、结论改进方法测试结果 摘要 目标检测中的特征金字塔结构，包括FPN和PAFPN，这两种结构都可以应用于一阶段和二阶段方法中，以提高目标检测的性能。FPN是最常用的特征金字塔结构，用于解决尺度变化问题，而PAFPN则通过增加自下而上的路径来补偿平均精度的不足。

文章目录 摘要论文：《AFPN：用于目标检测的渐近特征金字塔网络》1、介绍2、相关工作3、渐进特征金字塔网络4、实验5、结论YoloV5改进方法测试结果 YoloV7改进方法测试结果 摘要 目标检测中的特征金字塔结构，包括FPN和PAFPN，这两种结构都可以应用于一阶段和二阶段方法中，以提高目标检测的性能。FPN是最常用的特征金字塔结构，用于解决尺度变化问题，而PAFPN则通过

文章目录 摘要1、介绍2、相关工作3、渐进特征金字塔网络4、实验5、结论 摘要 https://arxiv.org/pdf/2306.15988v1.pdf 在目标检测任务中， 多尺度特征在编码具有尺度方差的 目标方面具有重要意义。 多尺度特征提取的一种常见策略是采用经 典的自上而下和自下而上的特征金字塔网络。 然而， 这些方法存在 特征信息丢失或退化的问题， 削弱了非相邻层次的