一、本文介绍
本文主要将RT-DETR中的CCFF颈部结构应用于 YOLOv11 以提升其性能。CCFF（Cross-scale Feature Fusion ）结构是基于对多尺度特征融合的深入分析与优化而设计。本文将其应用于YOLOv11中，能够有效整合不同尺度的特征信息，减少特征交互中的计算冗余，使模型在处理目标物体特征时更加高效准确，增强模型对复杂场景中目标的检测能力。
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二、CCFF结构介绍
DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection
RT-DETR中的CCFF模块用于优化多尺度特征融合，解决传统方法的计算瓶颈与冗余问题，提升模型速度与精度，以适应实时检测需求。
2.1 出发点
在多尺度特征处理中，传统的同时进行的intra-scale和cross-scale特征交互效率低，会使Transformer编码器成为计算瓶颈。为克服此问题，需重新设计特征融合方式，CCFF结构应运而生。
2.2 结构原理
CCFF基于cross-scale融合模块优化而来。它在融合路径中插入多个由卷积层组成的融合块。每个融合块包含两个 1×1 卷积用于调整通道数，N个由 RepConv 组成的 RepBlocks 进行特征融合，最后两路输出通过element-wise add融合。
其计算过程在高效混合编码器中与其他部分协同，如与AIFI模块配合，先通过AIFI对 $S{5}$ 进行 intra-scale 交互，再由CCFF对${S{3}, S{4}, F{5}}$进行cross-scale融合，其中$F_{5}$是 AIFI 处理后的结果。
2.3 作用
CCFF 模块能有效融合相邻尺度特征为新特征，减少计算冗余，提高编码器效率，从而提升模型整体性能。
在实验中，对比不同编码器变体，包含CCFF模块的变体在速度和精度上有更好表现，证明了其对多尺度特征处理的有效性，有助于模型在实时目标检测中取得更优结果。
论文：https://arxiv.org/abs/2304.08069
源码：https://github.com/lyuwenyu/RT-DETR
三、实现代码及YOLOv11修改步骤
模块完整介绍、个人总结、实现代码、模块改进、二次创新以及各模型添加步骤参考如下地址：
