yolov5改进特征融合网络

YOLOv5模型的特征融合网络是PANet，它能够更好地融合不同尺度目标的特征，从而提升检测效果。然而，还存在改进的空间，可以采用更先进的特征融合网络。一种改进方法是使用adaptively spatial feature fusion (ASFF)金字塔特征融合策略，它可以在空域过滤冲突信息以抑制不一致特征，提升网络对不同尺度目标的特征融合能力。此外，还有其他改进方法可以针对具体应用场景下的检测难点进行优化。通过这些改进，可以进一步提高YOLOv5模型的性能和效果。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOv5、v7改进之二十六：改进特征融合网络PANet为ASFF自适应特征融合网络](https://blog.csdn.net/m0_70388905/article/details/126926244)[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]
- *2* [YOLOv5改进之十七：CNN+Transformer——融合Bottleneck Transformers](https://blog.csdn.net/weixin_43960370/article/details/130073696)[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* [改进YOLO系列：YOLOv5结合跨局部连接，实现多尺度特征融合，测试有效涨2个点](https://blog.csdn.net/qq_44224801/article/details/130016849)[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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