【DEIM 创新改进】 ECCV 2026顶会 | 特征融合改进篇 | 引入SFS-FF分流频率-空间特征融合模块，实现了基于结构信息的频域-空间信息聚合，助力小目标检测、遥感目标检测任务，有效涨点

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用 SFS-FF分流频率-空间特征融合模块 改进 DEIM 网络模型，SFS-FF可先对不同分辨率特征进行对齐，再分别通过频率分支强化小目标边缘、纹理和局部对比度，通过空间分支细化目标轮廓、位置关系与邻域结构，并利用残差分支保留原始语义信息，最终实现高频细节、空间结构和高层语义的协同融合，从而减轻普通拼接或卷积融合造成的频率错配、过度平滑和小目标信息衰减，有望提升 DEIM 对小目标、密集目标、远距离目标及复杂背景目标的检测和定位能力，减少漏检、误检与边界偏差；同时，该模块主要采用频域变换、局部空间细化和逐点卷积，额外计算开销相对可控，适合在兼顾实时性的前提下增强多尺度特征表达与检测鲁棒性。

🔥欢迎订阅我的专栏、带你学习使用最新-最前沿-独家 DEIM 创新改进！🔥

🔥DEIM创新改进目录：全新DEIM有效涨点改进目录 | 包含各种最新顶会顶刊：卷积模块、注意力模块、特征融合模块、有效特征聚合提取模块，上采样模块、下采样模块，二次创新模块、独家创新，特殊场景检测等最全大论文及小论文必备创新改进点

🔥全新DEIM创新改进专栏地址：全网独家DEIM创新改进高效涨点+永久更新中（至少500+创新改进🗡剑指小论文、大论文）+小白也能简单高效跑实验+容易发各种级别小论文

本文目录

一、本文介绍

二、SFS-FF分流频率-空间特征融合模块介绍

2.1 SFS-FF分流频率-空间特征融合模块结构图

2.2 SFS-FF模块的作用：

2.3 SFS-FF模块的原理

2.4 S