YOLO有多好发文？搭载多尺度特征融合，顶级一区“嘎嘎乱杀”，思路速学！

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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~ 扫码添加小享， 回复“ YOLO多尺 ” 免费 ………………………………