YOLOv8改进AFPN：提升目标检测性能的渐近特征金字塔网络

目标检测是计算机视觉领域中的重要任务之一，而YOLO（You Only Look Once）系列算法以其高效的实时检测能力而备受关注。在目标检测任务中，特征金字塔网络（Feature Pyramid Network，简称FPN）起着关键的作用，用于处理不同尺度的特征信息。然而，原始的FPN存在着非相邻层之间的信息传递不足的问题，这在一定程度上限制了目标检测性能的进一步提升。

为了解决这一问题，研究人员提出了一种改进的渐近特征金字塔网络（AsymptoticFPN），并将其与YOLOv8相结合，以进一步提升YOLO系列算法的性能。

在原始的FPN中，特征金字塔的构建是通过上采样和下采样操作实现的。然而，这种方式会导致非相邻层之间存在信息传递的瓶颈。为了加强非相邻层之间的直接交互，AsymptoticFPN引入了一种新的渐近连接机制。具体而言，AsymptoticFPN通过引入渐近连接路径，将不同层次的特征图进行融合，以增强特征的表达能力。

下面是使用Python实现的YOLOv8改进AFPN的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functio