（icassp2025）CAF-YOLO：即插即用，卷积注意力融合模块，涨点起飞

主要观点总结

本文介绍了一篇题为“CAF-YOLO: A Robust Framework for Multi-Scale Lesion Detection in Biomedical Imagery”的论文。该论文提出了一种基于YOLOv8的医学图像微小病灶检测模型CAF-YOLO。CAF-YOLO融合了CNN和Transformer的优势，适用于医学图像中体积小、边界模糊的目标检测。文章介绍了CAF-YOLO的创新点，包括整体架构设计、CAFBlock模块以及实证表现等。

关键观点总结

关键观点1: CAF-YOLO整体架构设计

CAF-YOLO结合了CNN和Transformer的优势，以YOLOv8为基础，增强了模型对细粒度病变目标的检测能力。该设计专为医学图像设计，针对微小目标检测的特点进行了优化。

关键观点2: CAFBlock模块

CAFBlock是CAF-YOLO的核心模块，分为ACFM和MSNN两个子模块。ACFM通过Global和Local分支结合自注意力机制和深度卷积，有效弥补CNN的长距离建模能力弱的缺陷，并增强局部结构判别能力。MSNN解决了Transformer中FFN单尺度聚合的局限，通过多尺度处理和门控机制实现非线性融合，提升多尺度上下文表达能力。

关键观点3: 实证表现与消融实验验证

CAF-YOLO在BCCD和LUNA16两个医学数据集上表现优越，相比YOLOv5/YOLOv8等SOTA模型，在mAP@50、mAP@50-95、Recall、Precision四个维度均有所提升。消融实验验证了ACFM和MSNN的有效性，其中ACFM对性能提升最大。

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