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YOLOv5改进AFPN结构，同时将AFPN融合到YOLOv5中(因为AFPN需要四个检测头，我们只有三个，下一篇文章我会出YOLOv5适配AFPN增加小目标检测头)实现暴力涨点。
推荐指数：⭐⭐⭐⭐
打星原因：为什么打四颗星是因为我觉得这个机制的计算量会上涨，这是扣分点，同时替换这个检测头刚开始前20个epochs的效果不好，随着轮次的增加涨幅才能体现出来，这也是扣分点，我给结构打分完全是客观的，并不是我推出的结构必须满分。
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二、AFPN基本框架原理
2.1 AFPN的基本原理
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。
主要改进机制： 1. 底层特征融合： AFPN通过引入底层特征的逐步融合，首先融合底层特征，接着深层特征，最后整合顶层特征。这种层级融合的方式有助于更好地利用不同层次的语义信息，提高检测性能。
2. 自适应空间融合： 引入自适应空间融合机制（ASFF），在多级特征融合过程中引入变化的空间权重，加强关键级别的重要性，同时抑制来自不同对象的矛盾信息的影响。这有助于提高检测性能，尤其在处理矛盾信息时更为有效。
3. 底层特征对齐： AFPN采用渐近融合的思想，使得不同层次的特征在融合过程中逐渐接近，减小它们之间的语义差距。通过底层特征的逐步整合，提高了特征融合的效果，使得模型更能理解和利用不同层次的信息。
个人总结：AFPN的灵感就像是搭积木一样，它不是一下子把所有的积木都放到一起，而是逐步地将不同层次的积木慢慢整合在一起。这样一来，我们可以更好地理解和利用每一层次的积木，从而构建一个更牢固的目标检测系统。同时，引入了一种智能的机制，能够根据不同情况调整注意力，更好地处理矛盾信息。
上面上AFPN的网络结构，可以看出从Backbone中提取出特征之后，将特征输入到AFPN中进行处理，然后它可以获得不同层级的特征进行融合，这也是它的主要思想质疑，同时将结果输入到检测头中进行预测。
