💡💡💡本文独家改进：现将本文思想迁移到YOLOv8做二次创新 ，提出了三个创新的轻量级即插即用模块：特征增强模块（FEM）、特征融合模块（FFM）和空间上下文感知模块（SCAM），对标yolov5m，涨点的同时轻量化，GFLOPS从原始的47.9降低至37.6，MB从42.2降低至10.7
| parameters | GFLOPs | MB | |
| yolov5m | 20852934 | 47.9 | 42.2 |
| FFCA-YOLO | 7122378 | 51.2 | 15.5 |
| L-FFCA-YOLO | 5053536 | 37.6 | 10.7 |
💡💡💡使用两个用于小物体检测的公共遥感数据集（VEDAI和AI-TOD）和一个自建数据集（USOD）来验证有效性。轻量化模型的准确率达到 0.748、0.617 和 0.909（以 mAP50 计）
