【RT-DETR涨点改进】TGRS 2026 | 特征融合改进篇 |引入CDSF跨域协同融合模块，增强特征互补性与语义一致性，助力高光谱目标检测、遥感目标检测、多模态融合目标检测任务，高效涨点

 一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用 CDSF跨域协同融合模块 改进 RT-DETR 网络模型，主要作用是对不同层级、不同尺度或不同模态的特征进行自适应对齐与互补融合，避免传统拼接或直接相加造成的语义错位和信息冗余。该模块先利用多尺度深度可分离卷积提取局部细节与大范围上下文，再通过双向交叉注意力建立两类特征之间的依赖关系，使深层语义信息能够指导浅层空间细节筛选，同时利用边缘、纹理和位置信息强化目标表征。用于改进 RT-DETR 时，CDSF 可增强模型对小目标、遮挡目标、低对比度目标及复杂背景目标的感知能力，提升多尺度特征融合质量、目标边界表达和分类定位一致性；其优势在于融合方式动态、特征互补性强，并通过深度可分离卷积控制计算开销，有助于在保持较好实时性的同时降低误检和漏检，提高检测精度与跨场景鲁棒性。

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本文目录

 一、本文介绍

二、CDSF跨域协同融合模块介绍

2.1 CDSF跨域协同融合模块结构图

2.2 CDSF模块的作用：

2.3 CDSF模块的原理

2.4 CDSF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1🔥: rtdetr-l-CDSF.yaml

🚀 创新改进2🔥: rtdetr-r18-CDSF.yaml

🚀 创新改进3🔥: rtdetr-r50-CDSF.yaml

六、正常运行

二、CDSF跨域协同融合模块介绍

摘要：高光谱目标检测在高光谱图像分析中具有重要意义，但由于光谱信息冗余及特征耦合问题，该任务仍面临诸多挑战。现有研究较为有限，且缺乏系统化、通用化的检测框架。为解决这一问题，我们提出了一种名为分解与聚合混合网络（DAHNet）的混合光谱-空间网络模型，旨在提升高光谱目标检测（HOD）的准确性和效率。DAHNet首先通过光谱-空间压缩与增强（SSCE）模块，结合深度可分离卷积和三维卷积技术，在保留光谱信息的同时捕捉关键空间结构，从而生成紧凑且具备区分能力的特征表示；随后通过三维光谱瓶颈增强（3DSBE）模块和可扩展空间瓶颈精炼（SSBR）模块进行特征优化，逐步提取互补的光谱与空间特征；最后借助跨域协同融合（CDSF）模块，采用注意力机制对光谱与空间特征表示进行对齐，增强特征互补性与语义一致性。为验证该方法的有效性，我们构建了 SZU CAR航空高光谱数据集，并在另外两个公开数据集上开展了广泛实验。实验结果表明，DAHNet始终优于现有方法：在 SZU CAR、H