本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集

https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html

从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。

每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~

文章目录

YOLOv8改进 | 轻量级跨尺度特征融合模块CCFM的设计与应用

1. 背景与动机

2. CCFM模块设计

2.1 设计目标

2.2 模块结构

2.2.1 特征提取

2.2.2 特征融合

2.2.3 特征重标定

3. CCFM模块实现

3.1 模块代码

3.2 YAML配置文件

3.3 添加教程

4. 实验与结果

4.1 实验设置

4.2 实验结果

5. 实验与结果

5.1 实验设置

5.2 实验结果

6. 深度分析

6.1 特征融合效果

6.2 推理速度分析

6.3 实际应用中的表现

7. 代码与配置文件

7.1 完整代码示例

7.2 YAML配置文件

7.3 使用教程

8. 未来工作

8.1 多尺度特征融合优化

8.2 模块优化

8.3 模块的泛化能力

8.4 进一步的实验

8.5 整合与应用

9. 参考文献与资源

10. 附录

10.1 YAML配置文件示例

10.2 CCFM模块代码下载

10.3 常见问题解答

总结

1. CCFM模块概述

2. CCFM模块在YOLOv8中的应用

3. 实验结果与分析

4. 未来工作方向

5. 附录与资源

YOLOv8改进 | 轻量级跨尺度特征融合模块CCFM的设计与应用

在目标检测领域，YOLO（You Only Look Once