一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是轻量化的Neck结构CCFM配合SENetv2改进的网络结构进行融合改进，其中CCFM为我本人根据RT-DETR模型一比一总结出来的，文中配其手撕结构图，其中SENetV2为网络结构重构化模块，通过其改进主干从而提取更有效的特征，这两个模块搭配在一起，一个轻量化，一个进行有效涨点，搭配在一起效果十分良好，如果在你的数据上有涨点的效果，可以在其基础加一个其

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是轻量化的Neck结构CCFM配合SENetv2改进的网络结构进行融合改进，其中CCFM为我本人根据RT-DETR模型一比一总结出来的，文中配其手撕结构图，其中SENetV2为网络结构重构化模块，通过其改进主干从而提取更有效的特征，这两个模块搭配在一起，一个轻量化，一个进行有效涨点，搭配在一起效果十分良好，如果在你的数据上有涨点的效果，可以在其基础加一个其它

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是轻量级跨尺度特征融合模块CCFM（Cross-Scale Feature Fusion Module）其主要原理是：将不同尺度的特征通过融合操作整合起来，以增强模型对于尺度变化的适应性和对小尺度对象的检测能力。我将其复现在YOLOv5上，发现其不仅能够降低GFLOP，同时精度上也有很大幅度的提升mAP大概能够提高0.05左右，相对于BiFPN也有一定幅度

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是轻量级跨尺度特征融合模块CCFM（Cross-Scale Feature Fusion Module）其主要原理是：将不同尺度的特征通过融合操作整合起来，以增强模型对于尺度变化的适应性和对小尺度对象的检测能力。我将其复现在YOLOv8上，发现其不仅能够降低GFLOPs（成功添加之后，不引入任何其它模块GFLOPs降低至7.3），同时精度上也有很大幅度的提升