模块会根据自学习到的权重对各输入进行加权组合，再经过卷积、BN和激活函数等进一步处理，形成新的融合特征图，是BiFPN内部的核心机制

softmax（或快速归一化）是连接"自学习权重"与"加权组合"的关键桥梁。

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完整的处理流程与softmax的作用位置

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输入特征图 (P3, P4, P5...)
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1. 自学习原始权重 (w₁, w₂, w₃...)
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2. 【Softmax/快速归一化】 → 归一化权重 (α₁, α₂, α₃...)
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3. 加权组合：Σ(αᵢ × 特征ᵢ)
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4. 后处理：卷积 → BN → 激活函数
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输出融合特征图