Yolo12改进策略：下采样改进|IPFA，下采样|信息保留特征聚合模块|即插即用

摘要

本文介绍一种信息保留特征聚合的下采样模块IPFA，用下采样模块替换步长为2的卷积模块，适用于Yolo系列的改进。我本次使用Yolo12演示如何将IPFA加入到Yolo中。

📄 论文信息

• 模型名称：IF-YOLO（Information-preserving and Fine-grained Aggregation YOLO）
• 基础架构：基于当前主流目标检测模型 YOLOv8-s
• 验证数据集：VisDrone2019（权威无人机图像数据集，包含上万张高密度、小目标、遮挡严重的航拍图）
• 核心目标：提升无人机图像中小目标、遮挡目标、复杂背景目标的检测精度

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🔧 方法：三大模块协同作战

IF-YOLO 并非简单“堆参数”，而是从特征提取和特征融合两个根本问题入手，设计了三大核心模块：

1. IPFA（信息保留特征聚合模块）

传统下采