干翻一众 FPN，成就特征融合新巅峰，专为目标检测而设计 ！

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目标检测一直是一项具有挑战性的任务。大多数当前检测器优先考虑新颖的检测框架，却常常忽视了对基本组成部分（如特征金字塔网络）的研究。在本文中，作者提出了跨层特征金字塔 Transformer （CFPT），这是一种无需上采样的新型特征金字塔网络，专门为航拍图像中的小目标检测而设计。CFPT采用了两个精心设计的、具有线性计算复杂度的注意力模块：跨层通道注意力（CCA）和跨层空间注意力（CSA）。 CCA通过划分通道 Token 组来实现跨层交互，以沿空间维度感知跨层全局信息；而CSA则通过划分空间 Token 组来完成跨层交互，以沿通道维度感知跨层全局信息。通过整合这些模块，CFPT一步实现跨层交互，从而避免了元素逐点加和以及层与层之间传递引起的语义差距和信息丢失。此外，CFPT融入了全局上下文信息，这增强了小目标的检测性能。为了在跨 ………………………………