一、本文介绍
本文聚焦于利用ASFF模块优化 YOLOv11检测头的目标检测网络模型。ASFF模块通过自适应学习不同尺度特征图的空间融合权重，在训练过程中有效过滤冲突信息，增强特征的尺度不变性。在应用于YOLOv11时，使得模型能够更合理地利用多尺度特征信息，避免因特征冲突导致的训练效率下降问题，从而提升YOLOv11在复杂场景下对不同尺度目标的检测精度，增强模型的整体性能与鲁棒性。
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二、ASFF介绍
Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection
在目标检测中，处理多尺度物体是一个具有挑战性的问题。虽然特征金字塔或多级特征塔是解决多尺度问题的常用方法，但在单阶段检测器中，不同尺度特征之间的不一致性限制了其性能提升。为了解决这个问题，提出了自适应空间特征融合（ASFF）模块。
2.1 出发点
特征金字塔在单阶段检测器中存在不同尺度间的不一致性问题。
在检测物体时，通常采用启发式引导的特征选择，大物体与上层特征图关联，小物体与下层特征图关联，当一个物体在某一层特征图被视为正样本时，其他层对应区域被视为背景，这会导致特征冲突，干扰梯度计算，降低特征金字塔的有效性。
2.2 结构原理
2.2.1 特征调整（Feature Resizing）
在YOLO中，其有三个不同分辨率和通道数的特征层。对于某一层$l$，将其他层$n(n≠l)$的特征$x^{n}$调整为与$x^{l}$相同的形状。对于上采样，先应用$1×1$卷积层压缩通道数，再用插值法提升分辨率；对于下采样（如$1/2$比例），使用$3×3$卷积层（步长为$2$）同时修改通道数和分辨率；对于$1/4$比例的下采样，在$2$-步长卷积前添加一个$2$-步长最大池化层。
2.2.2 自适应融合（Adaptive Fusion）
设调整后的特征向量为$x{ij}^{n→l}$，融合公式为$$y_{ij}^{l}=\alpha_{ij}^{l}·x_{ij}^{1→l}+\beta_{ij}^{l}·x_{ij}^{2→l}+\gamma_{ij}^{l}·x_{ij}^{3→l}$$其中$\alpha{ij}^{l}$、$\beta{ij}^{l}$和$\gamma{ij}^{l}$是网络自适应学习的空间重要性权重，且$\alpha{ij}^{l}+\beta{ij}^{l}+\gamma{ij}^{l}=1$，$\alpha{ij}^{l}$、$\beta{ij}^{l}$、$\gamma{ij}^{l}∈[0,1]$。
通过$1×1$卷积层从$x^{1→l}$、$x^{2→l}$和$x^{3→l}$分别计算权重标量图$\lambda{\alpha}^{l}$、$\lambda{\beta}^{l}$和$\lambda_{\gamma}^{l}$，并通过标准反向传播学习。
2.3 优势**
- 可学习性：搜索最优融合的操作是可微的，能在反向传播中方便地学习。
- 模型无关性：对骨干模型无特定要求，可应用于具有特征金字塔结构的单阶段检测器。
论文：https://arxiv.org/pdf/1911.09516.pdf
源码：https://github.com/ruinmessi/ASFF
三、实现代码及YOLOv11修改步骤
模块完整介绍、个人总结、实现代码、模块改进、二次创新以及各模型添加步骤参考如下地址：
