CMFFM通过调整通道数、拼接特征图、应用 SE（Squeeze-and-Excitation）注意力机制、拆分注意力权重和加权融合，从而有效地结合两个输入特征图的信息，生成更加丰富的特征表示，有效增加两个特征在相邻特征层间的融合，提升跨尺度特征融合的效果。