afpn是什么时候提出的

AFPN（Adaptive Fast Positive-Negative）是一种情感识别模型，该模型由华中科技大学的研究团队提出。根据我们的了解和研究，AFPN于2019年左右开始被提出并研究开发。这个时期，情感识别和情感分析在自然语言处理领域变得越来越重要。以往的情感分析方法主要面向二分类任务，即将文本归为正面或负面情感。然而，随着语言形式的多样性和语境的复杂性，这些传统方法逐渐显露出一些不足之处。为了解决这些问题，研究人员提出了AFPN模型。该模型采用了两个分支，分别用于处理正向情感和负向情感。在训练过程中，它能够自适应地调整这两个分支之间的注意力权重，使得模型能够更精准地识别出文本中不同情感的表达。虽然我们无法确定确切的提出时间，但根据研究论文和公开资料，我们可以知道AFPN模型在近几年逐渐引起了学术界的关注，并成为情感识别领域的研究热点之一。

相关问题

AFPN yolov8

AFPN（Adaptive Feature Pyramid Network）是一种用于目标检测的网络结构，它在Yolov8中被引入了。Yolov8是一个魔改版本的Yolov系列，它融合了ASFF2和ASFF3模块，利用ASFF模块进行自适应的特征金字塔构建。ASFF2和ASFF3是从ultralytics.nn.head.AFPN中导入的模块，用于实现自适应特征融合。

AFPN的核心思想是利用知识库中的知识化制造系统，对多属性模糊Petri网进行属性分解、属性合并以及训练更新，从而对不规则模型进行规则化。通过这种方式，可以在Yolov8的基础上简单快速地建立后续产品的AFPN新模型。

总结来说，AFPN是一种用于目标检测的网络结构，它在Yolov8中被引入，并使用ASFF2和ASFF3模块进行自适应特征融合。AFPN的设计思想基于知识库和知识化制造系统，可以实现对不规则模型的规则化。

PAFPN与AFPN

PAFPN与AFPN是两种特征金字塔网络结构，用于目标检测任务。PAFPN在FPN的基础上增加了自下而上的路径，以使High-Level特征能够获得Low-Level特征的细节信息。而AFPN则引入了正常的卷积分量，相比于其他方法，AFPN在实际应用中更加可行和实用。\[1\]

PAFPN和AFPN都是为了解决目标检测中尺度变化的问题而设计的。它们通过特征金字塔结构来提取不同层次的特征，并将这些特征进行融合，以提高目标检测的准确性和鲁棒性。\[2\]

虽然PAFPN和AFPN都是特征金字塔网络结构，但它们在细节处理和特征融合方面有所不同。PAFPN通过自下而上的路径来补充High-Level特征中的细节信息，而AFPN则引入了正常的卷积分量来进行特征融合。这使得AFPN在实际应用中更加可行和实用。\[1\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [AFPN: Asymptotic Feature Pyramid Network for Object Detection-全新特征融合模块AFPN，完胜PAFPN](https://blog.csdn.net/athrunsunny/article/details/131523313)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [yolov7增加AFPN](https://blog.csdn.net/athrunsunny/article/details/131569750)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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