💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡 在目标检测中，为了解决尺度变化的问题，通常采用金字塔特征表示。然而，对于基于特征金字塔的单次检测器来说，不同特征尺度之间的不一致性是一个主要限制。为此，研究人员提出了一种新颖的、基于数据的策略，用于金字塔特征融合，称为自适应空间特征融合（ASFF）。它学习了一种方法，用以在空间上过滤冲突信息，从而抑制不一致性，提高了特征的尺度不变性，

FCOS加入ASFF加权结构 这里是我对FCOS的结构加入了ASFF的Attention机制，将FCOS中fpn.py替换为下面代码即可。 # Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates. All Rights Reserved.import torchimport torch.nn.functional as Ffrom torch

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用ASFF改进YOLOv8的检测头形成新的检测头Detect_ASFF，其主要创新是引入了一种自适应的空间特征融合方式，有效地过滤掉冲突信息，从而增强了尺度不变性。经过我的实验验证，修改后的检测头在所有的检测目标上均有大幅度的涨点效果，此版本为三头版本，后期我会在该检测头的基础上进行二次创新形成四头版本的Detect_ASFF助力小目标检测，本文的检测头