网上冲浪的时候看见有同学靠改YOLOv8发了俩ccf-c...突然心动...不过大家懂的都懂，现在对
YOLO
的传统研究已经是卷生卷死，如果还想要做创新，或许可以考虑围绕模型改进这方面，尤其是
使用多尺度特征融合
。
这是因为，YOLO系列算法普遍存在多尺度目标处理能力不足的问题，通过使用多尺度特征融合，整合不同空间尺度的特征信息，就能让算法更好地适应不同尺度的目标，这样无论大小都能实现精准检测，问题自然就迎刃而解。
更牛的是，
多尺度特征融合在保持YOLO算法高效实时的同时，还优化了计算资源和存储开销，特别适用于各类多样化应用场景，可以说创新空间很大了。
为了方便有论文需求的同学，我这次整理了
10篇
YOLO+多尺度特征融合最新论文
，开源代码已附，大家需要参考的可以直接拿来看~
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Multi-Branch Auxiliary Fusion YOLO with Re-parameterization Heterogeneous Convolutional for accurate object detection
方法：
论文提出了一个新的模型MAF-YOLO，它通过引入多分支辅助FPN（MAFPN）和重新参数化异构高效层聚合网络（RepHELAN）等组件，解决了传统YOLO中PAFPN无法高效融合多尺度特征的问题，通过动态调整卷积核以扩展感受野，显著提高了小目标检测能力和整体性能。
创新点：
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引入了一个新颖的插件式颈部模块——MAFPN，实现了更丰富的特征交互与融合。
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设计了轻量级的RepHELAN，结合了重参数化异构大卷积的概念。
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提出了GHSK机制，通过在网络架构中不同分辨率特征层调整RepHELAN的核大小，自适应地扩大了整个网络的有效感受野。
Multiscale Feature Fusion and Threshold-Based Attentional YOLO for Tailings Ponds Detection of Remote Sensing Images
方法：
论文提出了一种名为多尺度特征融合和阈值注意力YOLO（MFTA-YOLO）的新方法，通过融合多尺度特征和引入新的阈值注意力机制，解决了尾矿库检测中数据集匮乏和异构性的问题，有效提高了高分辨率遥感图像中尾矿库的检测精度。
创新点：
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引入了多尺度特征融合模块，有效整合多尺度语义特征，提升对不同尺寸目标的检测能力。
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提出了新的阈值注意力机制，结合通道和空间注意力机制，通过阈值差异调整输入贡献，增强目标区域和通道的关注度，提高检测精度。
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构建了一个包含3619张高分辨率（1.07米）的尾矿库数据集，填补了尾矿库数据集的空白。
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FA-YOLO: Research On Efficient Feature Selection YOLO Improved Algorithm Based On FMDS and AGMF Modules
方法：
文章介绍了一个名为FA-YOLO的新型目标检测模型，它基于YOLO系列算法进行了改进，特别强调了多尺度特征融合的重要性。FA-YOLO模型中集成了两个关键模块：FMDS Module和AGMF Module，这两个模块共同提升了模型在复杂环境下对不同尺寸目标的检测精度。
创新点：
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FMDS Module通过自适应动态选择和融合精细多尺度特征，实现更高效的特征融合。
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AGMF Module利用多个并行分支来执行由门控单元分支、FMDS Module分支和三重注意力分支捕获的各种特征的互补融合，进一步提升了特征融合的全面性、多样性和完整性。
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将FMDS Module和AGMF Module集成到YOLOv9中，开发出一个新的目标检测模型FA-YOLO。
