yolov7多尺度特征融合

YOLOv7模型采用了多尺度特征融合技术来处理不同大小的目标，提高模型的检测精度。其中，自适应空间特征融合(ASFF)是一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略。ASFF学习了空间过滤冲突信息以抑制不一致性的方法，从而提高了特征的尺度不变性，并引入了几乎免费的推理开销。[3]这种技术能够更好地适应不同大小的目标和不同区域的感知需求，提高模型的检测能力。此外，YOLOv7模型还采用了特征金字塔和多级特征融合等技术来进一步增强多尺度特征的表达能力，从而提高目标检测的准确性。[2]总的来说，多尺度特征融合技术在YOLOv7模型中起到了关键作用，使得模型能够更好地适应不同尺度的目标，并提高检测性能。