YoloV8改进策略：全新特征融合模块AFPN，更换YoloV8的Neck

摘要

目标检测中的特征金字塔结构，包括FPN和PAFPN，这两种结构都可以应用于一阶段和二阶段方法中，以提高目标检测的性能。FPN是最常用的特征金字塔结构，用于解决尺度变化问题，而PAFPN则通过增加自下而上的路径来补偿平均精度的不足。

本文提出了新型的特征金字塔网络（AFPN），旨在支持非相邻级别的直接交互，提高目标检测任务的性能。AFPN通过融合两个相邻的低级别特征，并以渐近方式将更高级别的特征纳入融合过程中，避免了非相邻级别之间的语义鸿沟。此外，