【RT-DETR多模态创新改进】TGRS 2025 | 独家创新、特征融合改进篇 | 引入HFFE高低频特征融合模块，增强多层次特征融合、小目标检测、图像分割及噪声抑制，多模态融合目标检测发论文热点

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用HFFE高低频特征融合模块改进RT-DETR多模态网络模型，能够显著提升目标检测性能。提升RT-DETR多模态融合目标检测中的跨层特征融合能力，本文引入HFFE高低频特征融合模块，通过层次化注意力机制优化编码器与解码器之间的信息传递。该模块利用空间注意力和坐标注意力对不同尺度特征进行自适应加权，强化目标相关区域的高频细节与低频语义信息，同时抑制背景噪声和冗余响应。相比传统跳跃连接或直接特征拼接，HFFE能够有效缓解浅层细节与深层语义之间的差异，实现多层次、多尺度特征协同融合，从而增强RT-DETR对小目标、低信噪比及复杂背景目标的定位精度、检测鲁棒性和特征表达能力。

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本文目录

一、本文介绍

二、HFFE高低频特征融合模块介绍

HAFNet 详细网络结构图：

2.1 HFFE高低频特征融合模块结构图

2.2 HFFE 模块的作用：

2.3 HFFE 模块的原理

2.3 HFFE 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

🚀 中期融合创新改进🔥:  rtdetr-r18-midfusion-HFFE.yaml

🚀 中后期融合创新改进🔥:  rtdetr-r18-mid-to-late-HFFE.yaml

🚀 后期融合创新改进🔥:  rtdetr-r18-latefusion-HFFE.yaml

六、正常运行

二、HFFE高低频特征融合模块介绍

摘要：红外小目标检测（IRSTD）涉及识别通常在空间上较小、信噪比低且常常嵌入在动态复杂背景中的目标，这使得任务尤为具有挑战性。得益于强大的特征提取和多尺度特征融合能力，U-Net 在 IRSTD 任务中表现良好。然而，现有的 U-Net 方法通常仅关注优化骨干特征提取或跳跃连接，这限制了其在复杂场景中的性能，使得有效识别小目标变得困难。为了解决这一限制，我们提出了一种基于 U-Net 架构的新型分层注意力融合网络，即 HAFNet。具体地，设计了一个双分支语义感知模块（DSPM）作为特征提取骨干，以增强上下文语义交互。该模块通过标准卷积和膨胀卷积实现双分支特征提取，同时利用空间和通道注意力模块（CAMs）有效地将小目标与背景噪声分离。此外，我们通过合并分层特征融合编码器（HFFE）和分层特征融合解码器（HFFD）扩展了跳跃连接。这些模块利用分层注意力引导的编码特征注入跳跃连接（ESCs），实现编码器与解码器之间多尺度和多层次语义特征的有效融合。在三个公共数