SAFDNet의 적응형 특징 확산 전략은 다른 모델과 비교했을 때 몇 가지 장점을 제공합니다. 첫째, 이 전략은 중심 특징이 누락되는 문제를 효과적으로 해결하여 객체의 중심에 가까운 특징을 추출할 수 있습니다. 이는 객체의 정확한 위치를 파악하고 정확한 바운딩 박스를 예측하는 데 도움이 됩니다. 둘째, 적응형 특징 확산은 특징의 확산 범위를 동적으로 조절하여 효율적인 계산을 유지하면서 객체의 중심에 특징을 집중시킬 수 있습니다. 이는 모델의 정확성과 효율성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 마지막으로, SAFDNet의 적응형 특징 확산은 다양한 크기와 유형의 객체에 대해 더 나은 성능을 제공하며, 특히 큰 객체에 대한 감지 정확도를 향상시킵니다.