【RT-DETR涨点改进】SCI 2026 | 卷积创新改进篇 | 引入Mambaout-RepLK重参数化大核卷积模块，助力遥感目标检测、红外弱小目标检测、SAR舰船小目标检测任务涨点

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用 Mambaout-RepLK重参数化大核卷积模块 改进RT-DETR网络模型，通过训练阶段的多分支大核与膨胀卷积提取多尺度空间信息，并利用MambaOut式门控、SE通道重标定和残差连接，自适应增强目标边缘、纹理及上下文特征、抑制复杂背景与冗余响应，从而扩大RT-DETR的有效感受野，提升其对小目标、密集目标、远距离目标和尺度变化目标的识别与定位能力；该模块在部署阶段可将多分支结构重参数化为单个等效大核深度卷积，既保留训练时的丰富表达能力，又减少推理分支、参数量和计算开销，因此有利于在兼顾实时性的情况下提升RT-DETR的检测精度、特征判别性和复杂场景鲁棒性。

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本文目录

一、本文介绍

二、Mambaout-RepLK重参数化大核模块介绍

2.1 Mambaout-RepLK重参数化大核模块结构图

2.2 Mambaout-RepLK模块的作用：

2.3 Mambaout-RepLK模块的原理

2.4 Mambaout-RepLK模块的优势

三、完整核心代码

 四、手把手教你配置模块和修改tasks.py文件

1.首先在ultralytics/nn/newsAddmodules创建一个.py文件

2.在ultralytics/nn/newsAddmodules/__init__.py中引用

3.修改tasks.py文件

五、创建涨点yaml配置文件

🚀 创新改进🔥: rtdetr-l-MambaOut_RepLK.yaml

六、正常运行

二、Mambaout-RepLK重参数化大核模块介绍

摘要：在遥感影像中实现精准高效的物体检测，是城市监测、基础设施评估及灾害管理等应用领域的基础。然而，目前仍存在两大持续性挑战：(1)超高清图像中小型物体仅占据少量像素，导致难以可靠识别；(2)大规模卫星数据的快速增长要求采用计算效率高且适合实际部署的方法。现有的轻量级卷积网络虽能实现实时处理效率，但往往无法充分捕捉小目标的判别特征；而基于Transformer的检测器虽能提升特征表示能力，却需要付出较高的计算复杂度代价。为应对这些挑战，我们提出了MAC-DETR——一种专为遥感影像设计的CNN-Mambaout-Transformer混合检测框架。该框架整合了三个互补模块：(1)Mambaout-RepLK：一种基于Mambaout架构的门控卷积块，在保持特征提取能力的同时降低计算开销，在 NWPU